胎儿脑部成像：一种用于超声视频关键帧检测的组合神经网络方法
计算机视觉与模式识别
2026-05-12 v1
摘要
本文提出了一种超声视频中关键帧检测的新方法，特别聚焦于胎儿脑部成像。所提出的模型是一种组合神经网络架构，结合了卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）。CNN 从单个视频帧中提取空间特征，而 RNN 捕捉每个视频序列中连续帧之间的时间依赖关系。所提出的模型有望提高胎儿脑部超声分析的效率与准确性，从而为特定胎儿脑部疾病提供更早的检测、诊断和治疗规划支持。
引用
@article{arxiv.2605.09750,
title = {Fetal Brain Imaging: A Composite Neural Network Approach for Keyframe Detection in Ultrasound Videos},
author = {Aleksander Zamojski and Kacper Jarczak and Radoslaw Roszczyk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.09750},
year = {2026}
}