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L-融合：拉普拉斯胎儿超声分割及不确定性估计
JohannaP.Müller,RobertWright,ThomasG.Day,Lorenzo
Venturini,SamuelF.Budd,HadrienReynaud,JosephV.Hajnal,
RezaRazavi,andBernhardKainz
Friedrich–AlexanderUniversityErlangen–Nürnberg,DE
johanna.paula.mueller@fau.de
King’sCollegeLondon,London,UK
ImperialCollegeLondon,London,UK
本
译摘要产前超声（US）的准确分析对于早期检测发育异常至关重要。然而，
操作依赖性和技术限制（例如内在伪影和影响、设置错误）可能会使图像
中解释以及诊断不确定性的评估复杂化。
3我们提出了L-FUSION（Laplacian胎儿US分割与集成FoundatiON模
v型），一个通过无监督的规范学习和大规模基础模型整合不确定性量化，以
5
4实现正常和病理扫描中胎儿结构稳健分割的框架。我们建议利用随机分割
2网络的偶然性对数分布和带有快速Hessian估计的Laplace近似来仅从分
5
0割头部分估算知识不确定度。
.这使我们能够实现可靠的异常量化并提供即时诊断反馈。结合集成Dropout
3
0组件，L-FUSION能够在超声成像中通过增强的不确定性图和分割反事实
5来可靠地区分病变与正常胎儿解剖结构。它提高了对知识不确定性和偶然
2
:性不确定性解释的能力，并消除了手动疾病标签的需求。
v
i多数据集评估表明，L-FUSION实现了卓越的分割准确度和一致的不确定
x性量化，支持现场决策并为临床环境中推进胎儿超声分析提供了可扩展的
r
a解决方案。
Keywords:胎儿超声·基础模型·不确定性量化·分割
1介绍
胎儿超声成像是监测胎儿发育和早期发现潜在异常的重要工具，使及
时干预和支持最佳护理成为可能。异常检测率显著提高，从2000年代的
%增加到近年来的%，具体取决于病变类型[6]。然而，超
声图像存在噪声和阴影，并且解剖结构具有变异性与模糊性，这为临床医生
准确识别细微、早期或罕见异常带来了挑战。因此，预计使用机器学习模型
2Mülleretal.
的计算机辅助可以改善结果。此类模型通过提供一致且客观的评估来减轻
操作员依赖性，在某些选定的发展问题中，它们的检测率通常与人类观察相
当[5,21]。然而，当这些模型设计为在没有置信区间的情况下进行预测时，可
能缺乏向操作员传达其确定性的能力。在医疗保健这样的安全关键领域，
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