Краткое содержание

arXiv:2511.12559v1 Тип объявления: новое Аннотация: Распознавание стандартных ультразвуковых плоскостей имеет ключевое значение для клинических задач, таких как скрининг заболеваний, оценка состояния органов и биометрические измерения. Однако существующие методы неспособны эффективно использовать структурную информацию низкого уровня и испытывают трудности с выявлением тонких семантических различий через контрастивные выборки, генерируемые методами аугментации изображений, что в конечном итоге приводит к недостаточному распознаванию как структурных, так и дискриминантных деталей в стандартных ультразвуковых плоскостях. Для решения указанных проблем мы предлагаем SEMC — новую структуру-усиленную экспертную систему контрастивного обучения, объединяющую осознание структуры с помощью объединения признаков и направляемое экспертом контрастивное обучение. В частности, мы впервые вводим новый модуль слияния семантики и структуры (SSFM), который позволяет извлекать многоуровневую структурную информацию и повышает способность модели воспринимать тонкие структурные детали путем эффективного согласования низкоуровневых и высокоуровневых признаков. Затем предлагается новая смесь...