Gao Ming Huang

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arXiv 2026年9月25日
UltraStar 把超声探头导航从路径回归改为锚点全局定位，在 131 万样本上超越基线并随输入变长而扩展更好
该工作提出 UltraStar，将超声心动图探头导航从路径回归重新表述为基于锚点的全局定位：用星型图把历史关键帧作为空间锚点直接连到当前视图以显式建模几何约束，并用语义感知采样从海量历史日志中挑选代表性标志点以减少冗余，在超过 131 万样本的数据集上实验显示其优于基线，且随输入长度增加扩展性更好，说明在带噪探索下星型拓扑是更有效的历史建模方式。
该工作提出 UltraStar，将超声心动图探头导航从路径回归重新表述为基于锚点的全局定位：用星型图把历史关键帧作为空间锚点直接连到当前视图以显式建模几何约束，并用语义感知采样从海量历史日志中挑选代表性标志点以减少冗余，在超过 131 万样本的数据集上实验显示其优于基线，且随输入长度增加扩展性更好，说明在带噪探索下星型拓扑是更有效的历史建模方式。
Beijing Academy of Artificial Intelligence Beijing Institute of Technology Tsinghua University Chinese PLA General Hospital Yihang Tang Teng Wang Haojun Jiang Yujiao Deng Diwen Wang Zhenguo Sun Chenxi Li SHIJI SONG
Advanced Neural Network Applications Medical Image Segmentation Techniques Soft Robotics and Applications
arXiv 2026年9月25日
VA-Adapter 让超声基础模型学会心脏探头导航，训练参数减少约33倍且误差低于强基线
该工作提出 Vision-Action Adapter（VA-Adapter），将其插入超声基础模型（EchoCLIP、USFM、BiomedCLIP）冻结的图像编码器深层，通过编码历史“图像-动作”序列在线注入个体三维心脏结构理解能力，在178名成人、356条专家扫描轨迹、131万图像-动作对的数据集上，以约2.61M–3.97M可训练参数取得优于强探头导航基线的平移与旋转平均绝对误差。
该工作提出 Vision-Action Adapter（VA-Adapter），将其插入超声基础模型（EchoCLIP、USFM、BiomedCLIP）冻结的图像编码器深层，通过编码历史“图像-动作”序列在线注入个体三维心脏结构理解能力，在178名成人、356条专家扫描轨迹、131万图像-动作对的数据集上，以约2.61M–3.97M可训练参数取得优于强探头导航基线的平移与旋转平均绝对误差。
Beijing Academy of Artificial Intelligence Tsinghua University Chinese PLA General Hospital Xidian University Zhenguo Sun Gao Ming Huang Shiji Song Haojun Jiang Teng Wang Yuxuan Wang
Cardiac Valve Diseases and Treatments Cardiovascular Function and Risk Factors Ultrasound in Clinical Applications

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UltraStar 把超声探头导航从路径回归改为锚点全局定位，在 131 万样本上超越基线并随输入变长而扩展更好

VA-Adapter 让超声基础模型学会心脏探头导航，训练参数减少约33倍且误差低于强基线