多模态信息融合

FetSelect: Task-Specific Architectures and Self-Supervised Learning for Automated Fetal Ultrasound Frame Selection

FetSelect: 面向自动化胎儿超声帧选择的任务特定架构与自监督学习

Mahmood Alzubaidi, Raden Muaz, Uzair Shah, Mohammed Ammar, Khalid Alyafei, Mowafa Househ, Marco Agus

机构 * College of Science and Engineering, Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学科学与工程学院） ； LIST Laboratory Department of Electrical Systems Engineering, University of Boumerdes（布迈德斯大学电气系统工程系LIST实验室） ； Sidra Medicine（锡德拉医学） 纠错

专题命中 医学影像融合 ：hybrid fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出FetSelect框架，结合冻结视觉基础骨干与混合多头设计（任务门控分类头+检测派生质量头），通过BYOL自监督预训练，在四个胎儿测量目标上实现高AUROC与质量相关性。

Comments Accepted in 30th Conference on Medical Image Understanding and Analysis