产前裂隆缺陷在经阴道超声图像中的分割：一个数据集与基准
计算机视觉与模式识别
2026-05-27 v1
摘要
产前裂隆缺陷（CSD）是产后最常见的并发症之一。经阴道超声检查广泛用于 CSD 的初筛。准确确定 CSD 的轮廓与尺寸对于治疗至关重要。然而，由于其小尺寸、不规则形态、图像质量不佳以及资源受限地区临床意识有限，CSD 常被超声医生忽视。尽管人工智能在医学影像方面取得了进展，但目前尚无公开的数据集用于经阴道超声 CSD 分割。为填补这一空白，我们提出了一个全面的 CSD 数据集，包含 1,111 张图像和 16 组视频，产生 501 个阳性样本，附带确认的 CSD 及精确的像素级手动标注。标注工作遵循标准化临床指南，通过经验丰富的超声医生与受训的博士生学生的合作完成。本工作为推进医学影像分割算法的发展和促进临床创新提供了高质量的基准资源。最终， improved CSD 诊断及随后的治疗策略可提升生育年龄女性的生活质量，为医学研究和临床实践提供了显著价值。
引用
@article{arxiv.2605.26774,
title = {Cesarean Scar Defect Segmentation in Transvaginal Ultrasound Images: a Dataset and Benchmark},
author = {Yuan Tian and Yue Li and Wei Xia and Tianyu Xu and Jian Zhang and Liye Shi and Jing Liu and Yang Wang and Ming Liu and Qing Xu and Yixuan Zhang and Maggie M. He and Xiangjian He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.26774},
year = {2026}
}