SonoCLIP

SonoCLIP：新基础模型增强胎儿超声分析

研究人员开发了SonoCLIP，这是一种新颖的视觉语言基础模型，专门用于胎儿超声分析。与依赖全局图像-文本对齐的先前模型不同，SonoCLIP将分割掩码作为视觉提示，以实现联合全局-局部对比学习。这种方法增强了对超声图像中临床重要局部结构的敏感性，而这些结构通常会受到噪声和变异性的影响。该模型在包含24个标准切面的144万张胎儿超声图像的大型数据集上进行了预训练，展示了卓越的零样本迁移性能，并为这一专业医学成像领域建立了一个可控的基础模型。