超音波セグメンテーションの向上のための視覚インコンテキストラーニングとマスク画像モデリングを統合するシンプルなフレームワーク

視覚インコンテキストラーニングとマスク画像モデリングを組み合わせた新しいシンプルな方法であるSimICLは、超音波画像の骨構造セグメンテーションにおいて高い性能を達成し、限られたアノテーションでもAIモデルのトレーニングが可能であることを示唆しています。