面向科研与临床工程的 智能影像工作平台
可聆 Echolink 聚焦辅助标注、RAG 知识库、LLM 智能文档与科研实验流程， 将图像处理、知识检索与模型能力整合到统一工作台，帮助团队高效完成从数据到结论的全链路任务。
核心能力
围绕你当前业务重点构建 4 大能力模块，覆盖数据标注、知识增强、文档生成与科研复现。
辅助标注
支持点、线、区域、体素级标注及半自动分割，结合模板化操作降低重复劳动，提升标注一致性与效率。
RAG 知识库
支持科研文献、指南、病种知识与项目 SOP 统一入库，提供可追溯检索与答案引用，增强问答可靠性。
LLM 智能文档
自动生成实验记录、病例摘要、标注报告与项目周报，支持结构化模板输出并与知识库联动校验。
科研实验
提供实验配置管理、参数记录、结果对比与可复现实验轨迹，帮助团队沉淀长期可复用的研究资产。
工作流
从数据导入到文档输出，形成标准化闭环，适配医学影像研究与算法验证流程。
数据接入
导入 DICOM/NIfTI 等数据，完成项目分组、脱敏与基础预处理。
标注与分析
使用多视图联动进行辅助标注，结合规则与模型完成初步分析。
知识增强
通过 RAG 从文献与知识库检索证据，辅助解释与决策。
文档与归档
LLM 自动生成结构化报告，沉淀实验过程与结果，支持复现。
科研实验与平台扩展
可用于课题立项、实验管理、算法验证、论文支撑材料准备等多种科研任务。
典型科研场景
- 多中心影像数据的协同标注与一致性评估
- 病灶分割任务中的模型对比与误差分析
- 基于 RAG 的指南问答与病例知识检索
- 实验记录自动化与论文附录材料生成
技术基础
基于 3D Slicer 生态进行功能扩展，可对接 Python 脚本、模型服务与本地计算资源。
3D Slicer
Python
RAG Pipeline
LLM Agent
插件化扩展
支持私有化部署与科研团队内部知识资产管理，兼顾可控性与可扩展性。