在许多低到中型收入（LMIC）国家中，超声用于评估胸腔积液。通常，积液的程度是由超声检查员手动测量的，导致明显的内部/观察者间变异性。在这项工作中，我们研究了深度学习（DL）以自动化超声图像中胸腔积液分割的过程。在在LMIC设置中获得的两个数据集上，我们使用NNU-NET DL模型获得了中位骰子相似性系数（DSC）为0.82和0.74。我们还研究了DL模型中坐标卷积的使用，发现这会导致第一个数据集的中间DSC在0.85上的统计学显着改善，而第二个数据集则没有显着更改。这项工作首次展示了DL在LMIC环境中超声评估的过程中自动化的潜力，在LMIC环境中，通常缺乏经验丰富的放射科医生来执行此类任务。
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