超声领域也有大模型了! 超声影像凭借实时、无辐射的优势,成为临床各场景的一线诊断手段。 但异质的解剖结构、多样的诊断属性,让通用视觉语言预训练模型难以直接适配,且现有医疗跨模态数据中超声样本占比不足5%,成为领域研究的核心瓶颈。 上图红色区域和内部百分比显示了超声图像所占的比例,而蓝色区域则展示了其余模态的占比情况。顶部标签表示绝对数量(以千为单位)。论文中所提出的US-365K是首个大规模、100%专用于超声影像的数据集。 针对这一问题,浙大城市学院联合浙江大学、香港城市大学、香港浸会大学、浙江大学医学院附属第一医院、浙江大学医学院附属妇产科医院等团队,构建了首个大规模通用超声图像-文本数据集US-365K,并提出专为超声场景设计的语义感知对比学习框架Ultrasound-CLIP,让模型真正理解超声的临床诊断语义,相关成果被CVPR 2026接收,数据集及代码已开源。
超声领域也有大模型了! 超声影像凭借实时、无辐射的优势,成为临床各场景的一线诊断手段。 但异质的解剖结构、多样的诊断属性,让通用视觉语言预训练模型难以直接适配,且现有医疗跨模态数据中超声样本占比不足5%,成为领域研究的核心瓶颈。 上图红色区域和内部百分比显示了超声图像所占的比例,而蓝色区域则展示了其余模态的占比情况。顶部标签表示绝对数量(以千为单位)。论文中所提出的US-365K是首个大规模、100%专用于超声影像的数据集。 针对这一问题,浙大城市学院联合浙江大学、香港城市大学、香港浸会大学、浙江大学医学院附属第一医院、浙江大学医学院附属妇产科医院等团队,构建了首个大规模通用超声图像-文本数据集US-365K,并提出专为超声场景设计的语义感知对比学习框架Ultrasound-CLIP,让模型真正理解超声的临床诊断语义,相关成果被CVPR 2026接收,数据集及代码已开源。


JPG
长图
JPG
长图
JPG
长图
JPG
长图