基於Gaussian Splatting的智能三維/四維超聲重建與診斷系統研究

本項目提出基於⾼斯潑濺的智能三維/四維超聲重建與診斷系統，旨在解決當前⼆維超聲⾼度依賴醫師經驗、三維設備昂貴且成像質量有限應用范圍有限的核⼼⽭盾。項目創新性地以⼴泛普及的⼆維超聲為基礎，融合超聲物理建模與深度學習技術，提出⽆需昂貴硬件即可實現⾼質量三維/四維重建的解決⽅案。系統通過⾼度直觀的可視化結果，幫助醫⽣⽆需在腦海3中主觀重建結構，即可全面感知病灶形態和空間關系，從⽽提升診斷效率與准確性，降低操作門檻。

項目採用三階段技術路線：首先，建立標准化多中⼼數據採集平台，集成⾼精度機械臂定位系統與超聲影像採集模塊，由不同年資超聲掃描醫師團隊對⼼臟、胎⼉等常見解剖部位進⾏系統性掃查，同步獲取六自由度位姿數據、超聲視頻流及結構化報告；其次，研發基於超聲成像原理的⾼斯潑濺重建算法，突破傳統三維超聲在時空分辨率上的限制，實現⾼質量三維超聲重建和四維動態成像；最后，開發基於重建三維超聲的智能診斷模型，實現標准平面自動定位、病灶精准分割及多參數量化分析，並⽣成符合臨床規范的結構化多模態報告。

本項目的創新突破體現在：建立首個涵蓋多解剖部位、多操作者層級的標准化超聲數據庫，填補當前訓練數據在通用性與可擴展性⽅面的不⾜；首創將融合超聲傳播物理機制的⾼斯潑濺算法應用於多器官超聲三維重建，突破傳統⽅法對圖像配准精度和外部傳感器的依賴；開發端到端的智能診斷⼯作流，實現從⼆維視頻輸⼊到多模態報告⽣成的全流程自動化，顯著降低超聲檢查的技術門檻。項目成果將有望有效緩解三維/四維超聲設備匱乏與專業超聲醫師短缺⽅面的雙重困境，推動超聲診斷向智能化、標准化與普惠化⽅向持續演進。