Aurora: Adaptive Unified Representation for Robust Ultrasound Analysis
Rattachement africain : ae, in, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Ultrasound images can vary widely across scanners, operators, and anatomical targets, so models trained in one setting often generalize poorly to new hospitals and clinical conditions. The Foundation Model Challenge for Ultrasound Image Analysis (FMC-UIA) reflects this scenario by requiring a single model to handle multiple tasks like segmentation, detection, classification, and landmark regression across diverse organs and datasets. We propose a unified multi-task framework based on a transformer visual encoder from the Qwen3-VL family. Intermediate token features are projected into spatial feature maps and fused using a lightweight multiscale feature pyramid, enabling both pixel-level predictions and global reasoning within a shared representation. Each task is addressed with a small task-specific prediction head, while training uses task-aware sampling and selective loss balancing to manage heterogeneous supervision and reduce task imbalance. Our method is designed to be straightforward to optimize and adaptable across a wide range of ultrasound analysis tasks. The score improved from$\mathbf{6 7 \%}$to$\mathbf{8 5 \%}$on validation and reached$\mathbf{8 1. 8 4 \%}$average on the official test set across all tasks. The code is publicly available at Github.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Aurora: Adaptive Unified Representation for Robust Ultrasound Analysis
- Date Crossref
- 08/04/2026
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National Institute Of Technology Silchar pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Birmingham City University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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MBZUAI pays non établi dans la noticeInstitution
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NIT Silchar pays non établi dans la noticeInstitution
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, National Institute Of Technology Silchar et Birmingham City University, avec 2 autres affiliations.
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