BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-14T00:00:00Z

Hierarchical Distillation: Multi-level Noisy Consistency for Semi-Supervised Fetal Ultrasound Segmentation

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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的精确分割问题。该方法通过层次蒸馏机制和一致性学习，在低对比度和模糊边界条件下有效提升特征学习。实验结果表明，HDC在超声数据集上的表现优于现有模型，且计算开销更低。

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标签

半监督分割 层次蒸馏机制 特征学习 胎儿超声图像 颈部结构