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层次蒸馏：用于半监督胎儿超声分割中的多级噪声一致性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的半监督分割框架HDC。
- 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。
- 通过层次蒸馏机制和一致性学习，HDC提升了特征学习的有效性。
- 实验结果表明，HDC在两个超声数据集上表现出色。
- HDC的计算开销显著低于现有多教师模型。
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