用于胎儿超声四腔视图的语义分割模型 DCD
图像与视频处理
2025-06-11 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
准确分割胎儿超声心导图（echocardiography）中腹部四腔（A4C）视图的解剖结构对于早期诊断和产前评估先天性心脏病（CHD）至关重要。然而，由于超声伪影、散粒噪声、解剖变异性以及不同妊娠阶段的边界模糊，精准分割仍面临挑战。为减轻超声医生的工作负担并提高分割精度，本文提出一种名为 DCD 的深度学习模型，用于自动分割胎儿 A4C 视图中的关键解剖结构。该模型集成了稠密空洞空间金字塔池化（Dense ASPP）模块，实现多尺度特征提取；并引入卷积块注意力模块（CBAM），增强自适应特征表示。通过有效捕获局部和全局语境信息，DCD 能够实现精确且稳健的分割，从而提升产前心脏评估水平。
关键词
引用
@article{arxiv.2506.08534,
title = {DCD: A Semantic Segmentation Model for Fetal Ultrasound Four-Chamber View},
author = {Donglian Li and Hui Guo and Minglang Chen and Huizhen Chen and Jialing Chen and Bocheng Liang and Pengchen Liang and Ying Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.08534},
year = {2025}
}