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FetalCLIP
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AnatoProto框架改进胎儿超声平面检测
研究人员开发了AnatoProto，一个旨在改进胎儿超声图像标准平面检测的新型框架，特别是在具有挑战性的低成本盲扫中。该方法通过结合解剖加权空间池化和病例内原型损失来适应冻结的BiomedCLIP编码器，利用病例级结构增强帧嵌入。该框架还包括一个三阶段级联细化和一个混合预测头，以减少假阳性，在ACOUSLIC-AI基准测试上达到了67.72的测试F1分数，显著优于现有基线。
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超声基础模型用于胎儿平面分类的基准测试
研究人员使用超声图像对几种用于胎儿平面分类的基础模型（FM）进行了基准测试，旨在提高产科护理的诊断准确性。该研究将 FetalCLIP 和 USFM 等超声专用基础模型与 ResNet50 和 ViT (DINOv3) 等通用计算机视觉模型进行了比较。FetalCLIP 在线性探测设置中表现出色，而 USFM 在完全微调后表现最佳，这表明预训练目标的选择对迁移能力和分类性能有显著影响，尤其是在不同人群中。