arXiv ID:
2606.22487
arXiv 提交日期: 2026-06-21
FetSelect:面向任务的架构与自监督学习用于自动化胎儿超声图像帧选择 / FetSelect: Task-Specific Architectures and Self-Supervised Learning for Automated Fetal Ultrasound Frame Selection
1️⃣ 一句话总结
本文提出FetSelect框架,通过结合冻结的视觉基础模型、双头混合设计(任务门控分类头与检测质量头)以及基于未标注超声图像的自监督预训练,在四项胎儿生物测量任务上实现了高精度的自动化帧选择,平均AUROC达0.956,明显优于单一头的变体。