超声筛查检测的全自动数据标注
计算机视觉与模式识别
2026-03-06 v2
摘要
超声（US）机器在内置监视器上显示图像，但常规传输依赖 DICOM。我们提出一种完全自动生成可用于训练屏幕检测模型的标注数据的方法，以及一个用于从监视器照片中提取并纠正 US 图像的管道，无需任何人工标注。这一方法消除了 DICOM 瓶颈，使新算法的快速测试和原型设计成为可能。在一种概念证研究中，纠正后的图像保留足够的视觉保真度，可实现对原生 DICOM 的 0.79 的平衡准确度分类心脏视图。
引用
@article{arxiv.2511.13197,
title = {Fully Automatic Data Labeling for Ultrasound Screen Detection},
author = {Alberto Gomez and Jorge Oliveira and Ramon Casero and Agis Chartsias},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.13197},
year = {2026}
}
备注
Submitted to ISBI AI-POCUS workshop 2026