subepidermal low-echogenic band

物理引导合成数据提升超声皮肤层分割效果

研究人员开发了一个新颖的框架，该框架利用物理引导的合成数据来改进高频超声（HFUS）图像的皮肤层分割。这种方法解决了深层皮肤结构（如真皮和皮下组织）的标注数据稀缺的常见限制。通过创建模拟声学皮肤模型并使用k-Wave模拟，该框架生成了带有密集层掩码的合成HFUS图像。在合成数据上预训练模型，然后在真实HFUS数据上进行微调，其性能与仅在真实数据上训练相当，并提高了几种架构的分割精度。