論文の概要: CineMA: A Foundation Model for Cine Cardiac MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00679v1
• Date: Sat, 31 May 2025 19:12:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.480112
• Title: CineMA: A Foundation Model for Cine Cardiac MRI
• Title（参考訳）: CineMA:Cine Cardiac MRIの基礎モデル
• Authors: Yunguan Fu, Weixi Yi, Charlotte Manisty, Anish N Bhuva, Thomas A Treibel, James C Moon, Matthew J Clarkson, Rhodri Huw Davies, Yipeng Hu,
• Abstract要約: 臨床上重要な測定を限定ラベルで自動化する基礎的AIモデルであるCineMAを開発した。 CineMAは、74,916 cine CMR研究で訓練された自己消費オートエンコーダモデルである。 心室および心筋セグメンテーション, 左右心室排ガス分画計算, 疾患検出と分類, ランドマークの4つのカテゴリから23のタスクの8つのデータセットで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.568379273240117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cardiac magnetic resonance (CMR) is a key investigation in clinical cardiovascular medicine and has been used extensively in population research. However, extracting clinically important measurements such as ejection fraction for diagnosing cardiovascular diseases remains time-consuming and subjective. We developed CineMA, a foundation AI model automating these tasks with limited labels. CineMA is a self-supervised autoencoder model trained on 74,916 cine CMR studies to reconstruct images from masked inputs. After fine-tuning, it was evaluated across eight datasets on 23 tasks from four categories: ventricle and myocardium segmentation, left and right ventricle ejection fraction calculation, disease detection and classification, and landmark localisation. CineMA is the first foundation model for cine CMR to match or outperform convolutional neural networks (CNNs). CineMA demonstrated greater label efficiency than CNNs, achieving comparable or better performance with fewer annotations. This reduces the burden of clinician labelling and supports replacing task-specific training with fine-tuning foundation models in future cardiac imaging applications. Models and code for pre-training and fine-tuning are available at https://github.com/mathpluscode/CineMA, democratising access to high-performance models that otherwise require substantial computational resources, promoting reproducibility and accelerating clinical translation.
• Abstract（参考訳）: 心臓磁気共鳴(CMR)は臨床心臓血管医学において重要な研究であり、人口調査で広く用いられている。 しかし, 心血管疾患の診断に要するエジェクション分画などの臨床的に重要な測定値の抽出には, 時間がかかり, 主観的である。 我々はこれらのタスクを限定ラベルで自動化する基礎的AIモデルであるCineMAを開発した。 CineMAは、74,916 cine CMR研究で訓練された自己教師型オートエンコーダモデルである。 細調整後, 心室および心筋セグメンテーション, 左右の心室排ガス分画計算, 疾患検出と分類, ランドマークの4つのカテゴリーから, 23のタスクの8つのデータセットで評価した。 CineMAはCMRが畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に適合または優れる最初の基礎モデルである。 CineMAはCNNよりも高いラベル効率を示し、より少ないアノテーションで同等またはより良いパフォーマンスを実現した。 これにより、クリニックラベリングの負担を軽減し、将来の心臓イメージングへの応用において、タスク固有のトレーニングを微調整基礎モデルに置き換える支援をする。 事前トレーニングと微調整のためのモデルとコードはhttps://github.com/mathpluscode/CineMAで利用可能である。

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