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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進行訓(xùn)練，數(shù)據(jù)集涵蓋5個大洲的23個臨床中心、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、增強等七大醫(yī)學(xué)任務(wù)中，性能均優(yōu)于當前最優(yōu)方法。

聆音的主要功能

• 超聲圖像分割：能精準地對超聲圖像中的不同組織和器官進行分割，幫助醫(yī)生更清晰地識別病變區(qū)域和正常組織的邊界，為診斷提供更準確的依據(jù)。
• 病變分類：對超聲圖像中的病變進行分類，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，還能對器官進行精確分割，為后續(xù)的診斷和治療提供詳細的解剖信息。
• 圖像增強：對超聲圖像進行質(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微的結(jié)構(gòu)和病變，減少誤診的可能性。
• 報告生成：根據(jù)超聲圖像分析結(jié)果自動生成診斷報告，節(jié)省醫(yī)生撰寫報告的時間，提高工作效率，同時保證報告的準確性和一致性。

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、多民族的全球隊列，覆蓋人體9大區(qū)域和52個解剖器官，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)先驗的層次化樹形標簽，實現(xiàn)多標簽語義關(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)：通過對圖像進行掩膜重建，增強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)：自動識別并聚焦于難以學(xué)習(xí)的圖像區(qū)域，針對性地加強學(xué)習(xí)，提升模型對復(fù)雜圖像的處理能力。
• 漸進式訓(xùn)練策略：采用漸進式訓(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。

聆音的項目地址

• 項目官網(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、更精準地進行診斷，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：在心臟超聲主動脈瘤檢測與分析方面，可進行回顧性驗證，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、增強等七大醫(yī)學(xué)任務(wù)及十余項下游應(yīng)用，如病變分類、器官檢測與分割、圖像增強等，提升超聲圖像的質(zhì)量和診斷價值。
• 臨床適配與研究：基座模型計劃開源供醫(yī)療機構(gòu)使用，后續(xù)將分階段推進前瞻性研究、急診室場景應(yīng)用及聯(lián)合超聲設(shè)備企業(yè)進行硬件集成。

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