近年來，CLIP 及其醫(yī)學(xué)版本已經(jīng)在圖像-文本理解任務(wù)中取得了較好的效果。然而，直接將通用 CLIP 或泛醫(yī)學(xué) CLIP 應(yīng)用于超聲圖像理解，仍然面臨明顯挑戰(zhàn)。

首先是 數(shù)據(jù)缺口?，F(xiàn)有醫(yī)學(xué)跨模態(tài)數(shù)據(jù)集大多集中在 CT、MRI、病理圖像或通用放射影像，超聲圖像在其中占比很低。雖然超聲在臨床中使用非常廣泛，但在醫(yī)學(xué)視覺-語言預(yù)訓(xùn)練中，超聲圖文數(shù)據(jù)仍然相對(duì)不足。

其次是 語義歧義。自然圖像中的文本描述通常較為直觀，例如 “a dog” 或 “a car”。但超聲報(bào)告往往包含大量專業(yè)醫(yī)學(xué)屬性，例如“低回聲結(jié)節(jié)”“邊界清楚”“后方回聲增強(qiáng)”“少量周邊血流”等。同一個(gè)病灶可能存在多種表達(dá)方式，不同樣本之間也可能共享部分醫(yī)學(xué)語義。

傳統(tǒng) CLIP 通常將一對(duì)圖文視為正樣本，將 batch 中其他樣本全部視為負(fù)樣本。但在超聲場(chǎng)景下，這種二值化正負(fù)樣本劃分過于粗糙。兩個(gè)樣本雖然不是同一個(gè)病例，卻可能在器官、病灶形態(tài)或回聲特征上高度相似。

第三是 結(jié)構(gòu)先驗(yàn)缺失。醫(yī)生進(jìn)行超聲診斷時(shí)，并不是孤立地看某個(gè)關(guān)鍵詞，而是綜合器官位置、病灶形態(tài)、邊界、回聲、血流等多個(gè)屬性進(jìn)行判斷。標(biāo)準(zhǔn) CLIP 只是把文本編碼成一個(gè)整體向量，并沒有顯式建模“診斷—屬性”之間的臨床關(guān)系。

因此，論文認(rèn)為：要讓模型真正理解超聲圖文關(guān)系，僅僅進(jìn)行圖像和文本的表層匹配是不夠的，還需要引入超聲領(lǐng)域知識(shí)和結(jié)構(gòu)化診斷語義

論文首先提出了一個(gè)超聲診斷知識(shí)框架 UDT（Ultrasonographic Diagnostic Taxonomy）。UDT 可以理解為一個(gè)面向超聲診斷的結(jié)構(gòu)化知識(shí)框架，由兩個(gè)部分組成：UHAT 和 UDAF。

UHAT（Ultrasonographic Hierarchical Anatomical Taxonomy） 用于統(tǒng)一超聲解剖結(jié)構(gòu)層級(jí)。論文將超聲數(shù)據(jù)組織到 9 大身體系統(tǒng)和 52 個(gè)器官中，形成從身體系統(tǒng)到器官的層級(jí)結(jié)構(gòu)，從而減少不同數(shù)據(jù)源之間解剖標(biāo)簽不一致的問題。

UDAF（Ultrasonographic Diagnostic Attribute Framework） 則用于拆解超聲報(bào)告中的診斷屬性。作者將超聲報(bào)告整理為 9 個(gè)診斷維度，包括身體系統(tǒng)、器官、診斷、形狀、邊界、回聲、內(nèi)部特征、后方聲學(xué)現(xiàn)象和血流信號(hào)。

例如，一個(gè)病灶可以被描述為：某個(gè)器官上的低回聲病灶，邊界清楚，后方回聲增強(qiáng)，并伴有少量周邊血流。這些屬性并不是孤立信息，而是共同構(gòu)成臨床診斷依據(jù)。

因此，UDT 的核心作用是：將原本自由文本形式的超聲報(bào)告，轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化、可學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)語義標(biāo)簽。

例如，樣本 A 和 B 可能都屬于低回聲結(jié)節(jié)，但來自不同器官；樣本 A 和 C 可能來自同一器官，但病灶不同；樣本 A 和 D 可能完全不同。傳統(tǒng) CLIP 會(huì)把 B、C、D 都視為 A 的負(fù)樣本，但 Ultrasound-CLIP 會(huì)根據(jù)它們?cè)谠\斷屬性上的相似程度，給予不同的語義相似度。

這樣，模型不再簡(jiǎn)單地認(rèn)為非配對(duì)樣本都是完全負(fù)樣本，而是能夠?qū)W習(xí)“部分相似”和“完全不相似”之間的差別。

第二個(gè)設(shè)計(jì)是 異質(zhì)圖編碼器。作者將每個(gè)樣本的 UDAF 標(biāo)簽組織成一個(gè) lesion-attribute graph。圖中包括診斷節(jié)點(diǎn)和屬性節(jié)點(diǎn)，并在診斷節(jié)點(diǎn)與屬性節(jié)點(diǎn)之間建立連接。

例如，一個(gè)樣本可能包含 diagnosis、organ、shape、margin、echogenicity、posterior acoustic phenomenon 和 vascularity 等標(biāo)簽。普通文本編碼器會(huì)將這些標(biāo)簽當(dāng)作一段文本處理，而 Ultrasound-CLIP 將這些標(biāo)簽組織成圖結(jié)構(gòu)，再通過異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模診斷屬性之間的關(guān)系。

隨后，圖表示通過 cross-attention 融入文本 embedding 中，使文本編碼器不只是理解一句話，而是理解一個(gè)帶有醫(yī)學(xué)結(jié)構(gòu)關(guān)系的診斷圖譜。

在訓(xùn)練目標(biāo)上，Ultrasound-CLIP 同時(shí)使用標(biāo)準(zhǔn) CLIP 損失和語義損失。標(biāo)準(zhǔn) CLIP 損失負(fù)責(zé)基礎(chǔ)的圖像-文本對(duì)齊；語義損失則讓模型預(yù)測(cè)的圖文相似度矩陣接近 UDAF 構(gòu)建的語義先驗(yàn)矩陣。

也就是說，模型不僅要學(xué)會(huì)哪張圖對(duì)應(yīng)哪段文本，還要學(xué)會(huì)哪些樣本在超聲診斷語義上更加相似。

實(shí)驗(yàn)部分主要驗(yàn)證三個(gè)問題：第一，Ultrasound-CLIP 是否優(yōu)于現(xiàn)有 CLIP 和醫(yī)學(xué) CLIP 模型；第二，語義軟標(biāo)簽和異質(zhì)圖編碼器是否有效；第三，預(yù)訓(xùn)練得到的表示是否能夠遷移到下游超聲任務(wù)。

在 US-365K 上，作者首先進(jìn)行了多任務(wù)分類實(shí)驗(yàn)。分類任務(wù)對(duì)應(yīng) UDAF 的 9 個(gè)診斷維度，包括身體系統(tǒng)、器官、診斷、形狀、邊界、回聲、內(nèi)部特征、后方聲學(xué)現(xiàn)象和血流信號(hào)。

結(jié)果顯示，Ultrasound-CLIP 的平均分類準(zhǔn)確率達(dá)到 59.61%。在關(guān)鍵臨床屬性上，例如病灶邊界和診斷類別，準(zhǔn)確率分別達(dá)到 84.44% 和 64.05%。這說明模型不只是學(xué)習(xí)到了粗粒度類別，而是在細(xì)粒度超聲診斷屬性上也具有較好的識(shí)別能力。

在圖文檢索任務(wù)中，Ultrasound-CLIP 在 Image-to-Text 和 Text-to-Image 兩個(gè)方向上均優(yōu)于通用 CLIP 和醫(yī)學(xué) CLIP 基線，說明模型學(xué)習(xí)到了更有效的超聲圖文共享表示空間。

消融實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步證明了兩個(gè)核心模塊的作用。去掉語義損失或去掉圖編碼器后，模型性能都會(huì)下降；完整模型效果最好。這說明語義軟標(biāo)簽和異質(zhì)圖編碼器是互補(bǔ)的：前者緩解了傳統(tǒng) CLIP 的硬負(fù)樣本問題，后者增強(qiáng)了模型對(duì)診斷屬性關(guān)系的建模能力。

此外，作者還在多個(gè)公開下游超聲數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了 zero-shot、linear probe 和 full fine-tuning 測(cè)試。結(jié)果表明，Ultrasound-CLIP 在不同設(shè)置下均具有較好的遷移能力，說明在 US-365K 上學(xué)到的表示可以泛化到其他超聲臨床場(chǎng)景。

論文還通過可視化分析展示了異質(zhì)圖編碼器的作用。在沒有 graph encoder 時(shí)，不同診斷類別的文本 embedding 混雜在一起；加入 UDAF-guided graph encoder 后，不同類別的聚類更加清晰。這說明圖編碼器可以幫助模型減少細(xì)粒度臨床概念之間的歧義，使表示空間更具判別性。

在 case study 中，模型不僅能夠預(yù)測(cè)診斷類別，還可以圍繞器官、形狀、邊界、內(nèi)部特征、血流信號(hào)等多個(gè)維度給出判斷。這種多屬性聯(lián)合判斷方式更接近真實(shí)臨床診斷邏輯，因?yàn)獒t(yī)生并不是只判斷“是什么病”，而是綜合病灶位置、形態(tài)、邊界、回聲和血流等信息進(jìn)行分析。