层次蒸馏：用于半监督胎儿超声分割中的多级噪声一致性

本研究解决了在低对比度和模糊边界条件下，胎儿超声图像中 cervical 结构精确分割的难题。我们提出了一种新的半监督分割框架 HDC，通过层次蒸馏机制和一致性学习，提升了特征学习的有效性。实验结果表明，该方法在两个超声数据集上表现出色，且计算开销显著低于现有多教师模型。

本研究提出了一种新的半监督分割框架HDC，旨在解决胎儿超声图像中颈部结构在低对比度和模糊边界下的精确分割问题。实验结果表明，该方法在两个数据集上表现优异，且计算开销低于现有模型。

HDC 一致性低对比度半监督半监督分割胎儿超声图像颈部结构