arXiv cs.AI@Tonghao Zhuang, Shanglong Hu, Yongsheng Luo, Zhiqi Zhang, Yu Li精选52该研究提出了一种半监督框架，用于胎儿心脏超声图像的联合分割与分类。方法基于EchoCare多任务骨干网络，集成SAM-Med2D进行边界细化，并利用DINOv3提升伪标签质量。引入视图特定硬掩码和两阶段优化策略：EMA阶段巩固分割能力，分类微调阶段冻结分割参数并重置分类头，以恢复分类性能而不损害分割效果。在FETUS 2026排行榜上，该方法达到79.99%的Dice系数、61.62%的归一化表面距离和41.20%的F1分数，验证了其在产前先天性心脏病筛查中的有效性。代码已开源。论文半监督学习医学影像胎儿心脏超声SAM-Med2DDINOv3推荐理由：这项研究解决了胎儿心脏超声分析中标注数据稀缺的痛点，做医学影像AI的团队可以直接参考其半监督框架和开源代码，值得关注。