EchoFM：汎用性の高い心エコー図解析のための基盤モデル

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タイトル: EchoFM：汎用性の高い心エコー図解析のための基盤モデル

リンク: https://arxiv.org/abs/2410.23413

概要:

基盤モデルは、複数のタスクやデータ分布への汎化性と適応性から近年大きな注目を集めています。医療分野でも基盤モデルが登場していますが、心臓画像、特に心エコー動画向けのソリューションは未開拓です。本論文では、心エコー動画の表現と解析のために特別に設計された基盤モデル、EchoFMを紹介します。EchoFMでは、時空間的に一貫したマスキング戦略と周期駆動型対照学習を通じて、空間的および時間的な変動パターンを捉える自己教師あり学習フレームワークを提案します。このフレームワークは、心エコー動画の時空間ダイナミクスを効果的に捉え、ラベルなしで代表的な動画特徴を学習できます。26の走査ビューと異なるイメージングモードを網羅した29万本以上、最大2000万フレームの心エコー動画から成る大規模データセットを用いてモデルを事前学習します。事前学習済みのEchoFMは、様々なダウンストリームタスクに容易に適応および微調整でき、堅牢なバックボーンモデルとして機能します。心エコー検査ルーチン後の4つのダウンストリームタスクに対して体系的に評価を行いました。実験結果から、EchoFMは、すべてのダウンストリームタスクにおいて、特化した心エコー手法、自己教師あり事前学習モデル、汎用事前学習済み基盤モデルを含む最先端の手法を凌駕することが示されました。

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論文要約

EchoFM：汎用性の高い心エコー図解析のための基盤モデル (論文要約)

• 目的: 心エコー動画解析のための汎用的な基盤モデル(EchoFM)の開発。様々なタスクに適応可能な、高性能なモデルを目指す。

• 手法:

  • 自己教師あり学習: ラベルなしで心エコー動画の特徴を学習。時空間的な変動パターンを捉えるために、時空間マスキングと周期駆動型対照学習を用いる。
  • 大規模データセットでの事前学習: 29万本以上、最大2000万フレームの心エコー動画データセットでモデルを事前学習。多様な走査ビューとイメージングモードを網羅。
  • ダウンストリームタスクへの適応: 事前学習済みモデルを、特定のタスク用に微調整することで容易に適応可能。

• 結果:

  • 心エコー検査ルーチン後の4つのダウンストリームタスクで既存手法(特化型手法、他の自己教師あり学習モデル、汎用基盤モデル)を上回る性能を達成。

• 結論: EchoFMは、心エコー動画解析のための強力な基盤モデルであり、様々なタスクへの汎用性と高い性能を示した。 将来の心エコー解析研究の基盤となる可能性を示唆。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• medical-imaging
• self-supervised-learning
• video-understanding