聆音（echocare）是由中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心（cair）研发的超声影像大模型。该模型基于名为echoatlas的大规模数据集进行训练，该数据集包含来自全球五大洲23个临床中心、使用38种不同成像设备采集的450万张超声图像，覆盖人体9大解剖区域和52个器官，是目前国际上规模领先的超声影像数据库之一。echocare采用“结构化对比自监督学习框架”，结合图像掩膜重建与自适应困难图块挖掘等先进技术，显著增强了对超声图像深层语义的理解能力及跨场景泛化性能。在超声图像分割、分类、检测、回归、增强等七类医学任务中，其表现均超越现有最优方法。
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主要功能包括：
- 超声图像分割：实现对超声图像中各类组织与器官的精确划分，帮助医生清晰界定病灶与正常组织边界，提升诊断准确性。
- 病变性质分类：自动识别并区分良恶性病变，如肿瘤类型判别，辅助医生快速评估病情，提高决策效率。
- 器官定位与分割：不仅能准确检测器官位置，还可完成精细分割，为临床诊疗提供详尽的解剖结构信息。
- 图像质量增强：优化原始超声图像的对比度与分辨率，突出细微结构，降低因图像模糊导致的误诊风险。
- 智能报告生成：根据分析结果自动生成标准化诊断报告，减轻医生文书负担，提升报告撰写的一致性与规范性。
技术实现原理如下：
- 海量多源数据支撑：依托涵盖多中心、多民族、多设备来源的EchoAtlas数据集，确保模型具备广泛的适用性和鲁棒性。
- 结构化对比学习机制：引入医学先验知识构建层次化树形标签体系，实现多标签语义关系的结构化建模，增强模型对复杂医学语义的理解。
- 图像掩膜重建策略：通过随机遮蔽部分图像内容并重构，强化模型对局部特征的学习能力，提升其在缺失或噪声干扰下的稳定性。
- 自适应难样本挖掘：动态识别训练过程中难以拟合的图像区块，并加强这些关键区域的学习权重，从而提升整体精度。
- 渐进式训练流程：从简单到复杂逐步增加训练难度，使模型更有效地吸收多层次特征，增强对多样化超声图像的适应能力。
项目相关资源链接：
- 官方网站：https://www.php.cn/link/68cc422a92a25b49f1374a2b4820da29
- Github代码库：https://www.php.cn/link/fee6e6bfe55024e4ae92983d776ecd56
- arXiv论文地址：https://www.php.cn/link/00f42382da08bb47df2585a2590be0a7
应用场景涵盖：
- 医院日常检查：应用于常规超声检查流程，减少对高年资医师的依赖，助力基层医疗能力提升，推动优质资源下沉。
- 疾病筛查与诊断：已在山东大学齐鲁医院妇产科1556例卵巢肿瘤病例及中南大学湘雅医院千余例甲状腺检查中验证效果，性能优于当前SOTA方法。
- 心脏疾病检测：支持主动脉瘤等心脏疾病的回顾性分析，在心血管超声领域展现强大应用潜力。
- 图像智能处理：覆盖超声图像分割、分类、检测、回归、增强等七大核心任务及相关十余项下游应用，全面提升图像解读价值。
- 临床转化与科研合作：基座模型计划开源，未来将开展前瞻性临床研究、急诊场景落地测试，并联合超声设备厂商推进软硬件一体化集成。
