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    聆音EchoCare – 香港中科院推出的超聲大模型

    智能 PRO 稿源:AI工具集 2025-10-05 17:54

    聆音是什么

    聆音(EchoCare)是中國科學(xué)院香港創(chuàng)新研究院人工智能與機(jī)器人創(chuàng)新中心(CAIR)推出的超聲大模型。模型依托450萬張超聲影像數(shù)據(jù)集EchoAtlas進(jìn)行訓(xùn)練,數(shù)據(jù)集涵蓋5個(gè)大洲的23個(gè)臨床中心、38種成像設(shè)備采集的圖像,覆蓋人體9大區(qū)域和52個(gè)解剖器官,是目前規(guī)模最大的超聲影像數(shù)據(jù)集之一。EchoCare采用“結(jié)構(gòu)化對比自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架”,通過圖像掩膜重建、自適應(yīng)困難圖塊挖掘等技術(shù),顯著提升了模型對超聲影像深層語義的建模能力和泛化性能。在超聲圖像分割、分類、檢測、回歸、增強(qiáng)等七大醫(yī)學(xué)任務(wù)中,性能均優(yōu)于當(dāng)前最優(yōu)方法。

    聆音的主要功能

    • 超聲圖像分割:能精準(zhǔn)地對超聲圖像中的不同組織和器官進(jìn)行分割,幫助醫(yī)生更清晰地識(shí)別病變區(qū)域和正常組織的邊界,為診斷提供更準(zhǔn)確的依據(jù)。
    • 病變分類:對超聲圖像中的病變進(jìn)行分類,如區(qū)分良性和惡性腫瘤等,輔助醫(yī)生快速判斷病變的性質(zhì),提高診斷效率。
    • 器官檢測與分割:不僅可以檢測出圖像中的器官位置,還能對器官進(jìn)行精確分割,為后續(xù)的診斷和治療提供詳細(xì)的解剖信息。
    • 圖像增強(qiáng):對超聲圖像進(jìn)行質(zhì)量提升,改善圖像的對比度和清晰度,使醫(yī)生能夠更清楚地觀察到細(xì)微的結(jié)構(gòu)和病變,減少誤診的可能性。
    • 報(bào)告生成:根據(jù)超聲圖像分析結(jié)果自動(dòng)生成診斷報(bào)告,節(jié)省醫(yī)生撰寫報(bào)告的時(shí)間,提高工作效率,同時(shí)保證報(bào)告的準(zhǔn)確性和一致性。

    聆音的技術(shù)原理

    • 大規(guī)模數(shù)據(jù)集構(gòu)建:依托450萬張超聲影像數(shù)據(jù)集EchoAtlas進(jìn)行訓(xùn)練,數(shù)據(jù)集涵蓋多中心、多設(shè)備、多民族的全球隊(duì)列,覆蓋人體9大區(qū)域和52個(gè)解剖器官,為模型提供了豐富的學(xué)習(xí)素材。
    • 結(jié)構(gòu)化對比自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架:引入基于醫(yī)學(xué)先驗(yàn)的層次化樹形標(biāo)簽,實(shí)現(xiàn)多標(biāo)簽語義關(guān)系結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)與隱式編碼,提升模型對超聲影像深層語義的建模能力。
    • 圖像掩膜重建技術(shù):通過對圖像進(jìn)行掩膜重建,增強(qiáng)模型對圖像局部特征的學(xué)習(xí)和理解,提高模型的魯棒性和泛化性能。
    • 自適應(yīng)困難圖塊挖掘技術(shù):自動(dòng)識(shí)別并聚焦于難以學(xué)習(xí)的圖像區(qū)域,針對性地加強(qiáng)學(xué)習(xí),提升模型對復(fù)雜圖像的處理能力。
    • 漸進(jìn)式訓(xùn)練策略:采用漸進(jìn)式訓(xùn)練方法,逐步增加模型訓(xùn)練的難度和復(fù)雜度,幫助模型更好地適應(yīng)不同類型的超聲圖像,提升整體性能。

    聆音的項(xiàng)目地址

    • 項(xiàng)目官網(wǎng):https://echocare.cares-copilot.com/

    • Github倉庫:https://github.com/CAIR-HKISI/EchoCare

    • arXiv技術(shù)論文:https://arxiv.org/pdf/2509.11752

    聆音的應(yīng)用場景

    • 醫(yī)院常規(guī)檢查:在醫(yī)院的日常超聲檢查中應(yīng)用,能顯著降低對專業(yè)人員的依賴,協(xié)助醫(yī)生更高效、更精準(zhǔn)地進(jìn)行診斷,有效提升醫(yī)療服務(wù)效率,為醫(yī)療資源的優(yōu)化配置提供更多可能性。
    • 疾病診斷與篩查:可用于多種疾病的診斷和篩查,如在山東大學(xué)齊魯醫(yī)院婦產(chǎn)科1556例卵巢腫瘤超聲病例和中南大學(xué)湘雅醫(yī)院1000余例甲狀腺超聲檢查中的具體案例驗(yàn)證,其性能顯著優(yōu)于現(xiàn)有SOTA方法。
    • 心臟超聲檢測:在心臟超聲主動(dòng)脈瘤檢測與分析方面,可進(jìn)行回顧性驗(yàn)證,為心臟疾病的診斷提供有力支持。
    • 超聲圖像處理:包括超聲圖像分割、分類、檢測、回歸、增強(qiáng)等七大醫(yī)學(xué)任務(wù)及十余項(xiàng)下游應(yīng)用,如病變分類、器官檢測與分割、圖像增強(qiáng)等,提升超聲圖像的質(zhì)量和診斷價(jià)值。
    • 臨床適配與研究:基座模型計(jì)劃開源供醫(yī)療機(jī)構(gòu)使用,后續(xù)將分階段推進(jìn)前瞻性研究、急診室場景應(yīng)用及聯(lián)合超聲設(shè)備企業(yè)進(jìn)行硬件集成。

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