本文提出了一种结合经典卡尔曼滤波器与数据驱动学习的新方法，以改进超声图像中的针头分割。该方法在编码器-解码器结构中集成了基于卷积神经网络的模块，显著提高了分割精度，针尖误差减少15%，长度误差减少8%。
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