設計更具挑戰性的基準任務可以從以下幾個方面入手，以推動心臟超聲波分割技術的進一步發展：
多樣化的數據集：建立包含不同病理狀況、年齡層和性別的心臟超聲數據集，並確保數據集的標註質量高且多樣化。這樣可以促使模型在面對不同情況時的表現，從而提高其泛化能力。
引入複雜的標註任務：除了基本的心臟結構分割外，可以設計更複雜的任務，例如同時進行多個心臟結構的分割，或是進行心臟功能評估（如左心室射血分數的預測）。這樣的任務不僅能夠測試模型的分割能力，還能評估其對心臟功能的理解。
動態場景的處理：設計基準任務以評估模型在動態場景中的表現，例如在不同心臟週期階段（如舒張期和收縮期）進行分割。這可以通過使用時間序列數據來實現，挑戰模型在時間維度上的學習能力。
不確定性評估：引入不確定性評估作為基準任務的一部分，要求模型不僅提供分割結果，還要評估其對結果的信心程度。這可以幫助臨床醫生在使用模型時做出更明智的決策。