MiTU-Net: A fine-tuned U-Net with SegFormer backbone for segmenting pubic symphysis-fetal head

耻骨联合 主管(地质) 网(多面体) 解剖 计算机科学 医学 地质学 数学 古生物学 骨盆 几何学
作者
Fangyijie Wang,G.C.M. Silvestre,Kathleen M. Curran
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2401.15513
摘要

Ultrasound measurements have been examined as potential tools for predicting the likelihood of successful vaginal delivery. The angle of progression (AoP) is a measurable parameter that can be obtained during the initial stage of labor. The AoP is defined as the angle between a straight line along the longitudinal axis of the pubic symphysis (PS) and a line from the inferior edge of the PS to the leading edge of the fetal head (FH). However, the process of measuring AoP on ultrasound images is time consuming and prone to errors. To address this challenge, we propose the Mix Transformer U-Net (MiTU-Net) network, for automatic fetal head-pubic symphysis segmentation and AoP measurement. The MiTU-Net model is based on an encoder-decoder framework, utilizing a pre-trained efficient transformer to enhance feature representation. Within the efficient transformer encoder, the model significantly reduces the trainable parameters of the encoder-decoder model. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through experiments conducted on a recent transperineal ultrasound dataset. Our model achieves competitive performance, ranking 5th compared to existing approaches. The MiTU-Net presents an efficient method for automatic segmentation and AoP measurement, reducing errors and assisting sonographers in clinical practice. Reproducibility: Framework implementation and models available on https://github.com/13204942/MiTU-Net.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
peiqi佩奇发布了新的文献求助10
刚刚
无私语儿发布了新的文献求助10
1秒前
简单以冬发布了新的文献求助10
1秒前
大聪明完成签到 ,获得积分10
2秒前
8R60d8完成签到,获得积分0
2秒前
筝zheng完成签到,获得积分10
2秒前
仙都丽娜应助SpongeBob采纳,获得10
2秒前
hehe发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
HongJiang完成签到,获得积分10
3秒前
司念者你完成签到,获得积分20
4秒前
4秒前
4秒前
devilito发布了新的文献求助10
4秒前
情怀应助阿猫采纳,获得10
4秒前
某云发布了新的文献求助10
5秒前
共享精神应助peiqi佩奇采纳,获得10
5秒前
fengge完成签到,获得积分20
6秒前
6秒前
天天快乐应助简单以冬采纳,获得10
6秒前
发嗲的含芙完成签到,获得积分10
6秒前
清爽的雨竹完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
JamesPei应助无私语儿采纳,获得10
7秒前
tdtk完成签到,获得积分10
8秒前
香蕉觅云应助liu采纳,获得10
8秒前
美丽秋柔发布了新的文献求助10
9秒前
fengge发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
lidianji122发布了新的文献求助10
10秒前
伶俐从筠完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
hehe完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
李健的小迷弟应助iFaceDOG采纳,获得10
12秒前
南玖完成签到,获得积分10
13秒前
April完成签到,获得积分20
13秒前
mm完成签到,获得积分10
14秒前
李松完成签到,获得积分20
14秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3970394
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3515139
关于积分的说明 11177107
捐赠科研通 3250335
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795254
邀请新用户注册赠送积分活动 875732
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805054