撰文丨王聪
编辑丨王多鱼
排版丨水成文
基础模型(Foundation Model)已成为临床环境中解决各类任务的强大工具。然而,其在乳腺超声(Breast Ultrasound)分析方面的潜在发展尚未得到充分挖掘。
2026 年 4 月 7 日,北京大学智能学院王立威教授团队联合中国医学科学院肿瘤医院、北京协和医院、斯坦福大学、北京大学肿瘤医院、南昌市人民医院、北京医准智能科技等机构的研究人员,在 Nature 子刊Nature Biomedical Engineering上发表了题为:A foundation generative model for breast ultrasound image analysis 的研究论文。
该研究开发了首个专为乳腺超声图像分析而设计的基础生成式模型——BUSGen。
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在这项最新研究中,研究团队推出了BUSGen,这是首个专为乳腺超声图像分析而设计的基础生成式模型。BUSGen 在超过 350 万张乳腺超声图像上进行了预训练,从而获得了有关乳腺结构、病理特征和临床变异的广泛知识。
通过少量样本的适应,BUSGen 能够生成大量真实且具有信息量的任务特定数据,从而促进各种下游任务模型的发展。大量实验表明,BUSGen 具有出色的适应性,在乳腺癌筛查、诊断和预后方面显著优于基于真实数据训练的基础模型。在乳腺癌早期诊断方面,其优于所有持证放射科医生(n=9),平均灵敏度提高了 16.5%。此外,研究团队还探索了使用合成数据的缩放效应。最后,BUSGen 实现了去标识化数据共享,在安全利用医疗数据方面取得了进展。
论文链接:
https://www.nature.com/articles/s41551-026-01639-1
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