ultrasound segmentation semi-supervised medical-imaging

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X_SSL_Net

当前仓库的 active 主线是 2D 超声图像全监督分割，核心模型为 XNet2d。

当前实现应理解为：

CNN-Wavelet-VMamba encoder + plain U-Net skip decoder + segmentation head

其中：

encoder 使用 XTEB2d，融合 local、wavelet 和 VMamba-style SS2D 三个分支。
decoder 已不再使用历史版本中的 diagonal guide / X-shaped guide path，而是普通 U-Net 同尺度 skip 融合。
2D 卷积主路径默认使用 GroupNorm，以适配大小 batch 都可能出现的分割训练场景。
decoder 可选启用 frequency refine。
训练主链通过 tools/run_optimized_supervised.sh 或 python tools/train.py --config ... 启动。

建议先阅读以下文档：

README.md

X_SSL_Net