产科超声的切面标准性与扫查者经验强相关，事后质控通常只能靠抽帧人工复核，覆盖率有限。我们把问题拆成两步做实验：先判断图像是否可判读（增益过高、声影遮挡、切面偏离），再做标准切面分类。
做法上没有直接上大模型。用院内脱敏的少量标注（约 1.2 万帧，由 3 位高年资医师交叉标注）训练轻量分类网络，并把「不合格原因」作为多标签输出而非单一分数——医生更关心哪里不合格，而不是一个孤立的分值。
要点：
- 阶段性进展：内部留出集上，四腔心、腹围、股骨长等常见切面识别 top-1 约 88%；小脑、颜面等切面明显偏低。跨机型迁移时性能下降 5~10 个百分点，增益与深度差异是主要来源。
- 下一步：将机型与探头信息作为条件输入，验证能否缩小跨设备差距；同时用医师复核结果做在线补充标注，观察长尾切面的收敛速度。
当前定位仍是「辅助复核」，不替代诊断。
评论