R2AoP：基于腹inal 超声的可靠且稳健的进展角度估计
计算机视觉与模式识别
2026-05-21 v1
摘要
准确估计腹inal 超声中的进展角度（AoP）对于客观评估 labor 进展至关重要，但其对成像噪声、边界模糊以及局部分割误差的几何放大极其敏感。我们提出R2AoP，一个可靠且稳健的 AoP 估计框架，通过集成结构化感知分割和置信度引导的几何建模实现稳定且可重复的测量。三分支局部结构增强主干网络提高了盆骨联合（PS）和胎头（FH）的描绘精度，置信度加权轮廓拟合显式抑制了 AoP 计算中不可靠边界点的影响。为进一步提高在异构获取条件下的性能，我们引入轻量级几何可靠测试时适应策略作为辅助组件，实现无需目标注释的稳定推断。在多中心基准测试中，大量评估显示与当前最先进的 AoP 方法相比，AoP 误差和边界指标均实现了一致的降低。我们的源代码已公开于 https://github.com/baiyou1234/R2AoP。
引用
@article{arxiv.2605.21099,
title = {R2AoP: Reliable and Robust Angle of Progression Estimation from Intrapartum Ultrasound},
author = {Yuanhan Wang and Yifei Chen and Beining Wu and Mingxuan Liu and Xiaotian Hu and Chunbo Jiang and Yijin Li and Changmiao Wang and Feiwei Qin and Qiyuan Tian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.21099},
year = {2026}
}
备注
11pages,4 figures,Accepted by MICCAI 2026