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。

本文探讨了利用GAN技术生成高分辨率胎儿超声图像的可行性，强调人工智能在母婴保健中的重要性，尤其是在低资源环境下的应用。研究提出了双层质量评估模型和混合方法，以提高超声成像质量，并展示了深度学习在胎儿生物测量中的有效性。