FETALFusion：面向多域胎儿头部分割的分辨率感知状态空间建模

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摘要：从二维超声测量的头围（HC）是胎儿生长的常规标志物，实现其自动化需要分割结果在单次扫描上边界可靠，而不仅仅是在平均意义上。我们提出 FETALFusion，一种用于跨采集类型胎儿头部分割的双路径 CNN-Mamba 编码器-解码器。它仅在两个最高分辨率阶段应用四方向状态空间扫描，将瓶颈特征通过域特定通道门控进行路由并在测试时取平均，并加入弱关键点形状先验。我们在经腹（HC-18）和经会阴（PSFHS）图像上联合训练，并在包含 471 张图像的留出测试集上比较十种方法，每种方法在单一训练计划下训练，并在原始分辨率下按表面距离评分。FETALFusion 在无测试时增强或域标签的情况下达到 0.963 的 Dice 分数和 2.10 mm 的 HD95。它在所有五项报告指标上均优于 U-Mamba（HD95 降低 0.31 mm；Holm 校正后（$p < 10^{-4}$）），这一领先在测试时增强下以及两次独立训练运行中均成立，并且在 U-Net、Attention U-Net 和 TransUNet 上均值也成立。残差编码器缩小了差距：ResNet-34 UNet++ 超过 FETALFusion，而 ImageNet 初始化的 ResNet-34 U-Net 总体最佳（HD95 1.75 mm）。消融实验也一致。以运行间变异进行校准后，它将 FETALFusion 的可测量增益归因于关键点形状先验，以及在经会阴图像上归因于域门控，而移除状态空间分支并未可测量地改变准确率。由预测掩膜得到的 HC 与临床参考一致，组内相关系数为 0.9986。

Comments：	被第 15 届国际图像处理理论、工具与应用会议接收，2026
Subjects：	计算机视觉与模式识别（cs.CV）；人工智能（cs.AI）
引用为：	arXiv:2610.17951 [cs.CV]
	（或此版本的 arXiv:2610.17951v1 [cs.CV]）
	https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.17951 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册）

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来自：Ammar Bhilwarawala [查看电子邮件]
[v1] 2026 年 10 月 13 日星期二 08:35:30 UTC（137 KB）