该研究提出FetalCLIP模型，旨在解决胎儿超声图像分析中的数据稀缺和复杂性问题。通过对210,035幅图像与文本的数据集进行多模态学习，FetalCLIP有效捕捉胎儿解剖特征，表现优异，适用性广泛且对标注数据需求低。

FetalCLIP：用于胎儿超声图像分析的视觉语言基础模型
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