浙大城市学院等团队构建了首个专用超声图像-文本数据集US-365K,解决了超声影像领域的数据缺口和语义模糊问题。提出的Ultrasound-CLIP框架通过结构化推理和双目标优化,提升了超声诊断的准确性和模型的泛化能力,相关成果已开源,为超声AI研究奠定基础。
本文提出了一种基于扩散模型的无监督异常检测框架,旨在解决超声影像中因图像质量低和缺乏专家标注导致的训练困难。该方法结合合成异常噪声和多阶段扩散,能够有效识别和去除异常,实验结果表明其性能优于现有无监督模型,接近全监督模型。
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