論文の概要: Video CLIP Model for Multi-View Echocardiography Interpretation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18800v2
• Date: Tue, 26 Aug 2025 10:06:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 15:23:52.317312
• Title: Video CLIP Model for Multi-View Echocardiography Interpretation
• Title（参考訳）: マルチビュー心エコー図読影のためのビデオCLIPモデル
• Authors: Ryo Takizawa, Satoshi Kodera, Tempei Kabayama, Ryo Matsuoka, Yuta Ando, Yuto Nakamura, Haruki Settai, Norihiko Takeda,
• Abstract要約: 5つの標準ビューから全映像シーケンスを処理するビデオ言語モデルを開発した。 ビデオ入力とマルチビュー支援による検索性能の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Echocardiography records ultrasound videos of the heart, enabling clinicians to assess cardiac function. Recent advances in large-scale vision-language models (VLMs) have spurred interest in automating echocardiographic interpretation. However, most existing medical VLMs rely on single-frame (image) inputs, which can reduce diagnostic accuracy for conditions identifiable only through cardiac motion. In addition, echocardiographic videos are captured from multiple views, each varying in suitability for detecting specific conditions. Leveraging multiple views may therefore improve diagnostic performance. We developed a video-language model that processes full video sequences from five standard views, trained on 60,747 echocardiographic video-report pairs. We evaluated the gains in retrieval performance from video input and multi-view support, including the contributions of various pretrained models.
• Abstract（参考訳）: 心エコー法は心臓の超音波ビデオを記録し、臨床医が心臓機能を評価することを可能にする。 大規模視覚言語モデル(VLM)の最近の進歩は、心エコーの解釈を自動化することへの関心を喚起している。 しかしながら、既存の医療用VLMの多くはシングルフレーム(イメージ)入力に依存しており、心臓の動きによってのみ識別できる条件の診断精度を低下させることができる。 さらに、複数のビューから心エコービデオが撮影され、それぞれが特定の状態を検出するのに適している。 複数のビューを活用すれば診断性能が向上する可能性がある。 われわれは,60,747対の心エコービデオレポートでトレーニングした5つの標準ビューから全映像シーケンスを処理するビデオ言語モデルを開発した。 各種事前学習モデルのコントリビューションを含む,ビデオ入力とマルチビュー支援による検索性能の向上を評価した。

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