論文の概要: Cardiac-CLIP: A Vision-Language Foundation Model for 3D Cardiac CT Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22024v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 17:20:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.770465
• Title: Cardiac-CLIP: A Vision-Language Foundation Model for 3D Cardiac CT Images
• Title（参考訳）: Cardiac-CLIP : 3次元心臓CT画像の可視化基礎モデル
• Authors: Yutao Hu, Ying Zheng, Shumei Miao, Xiaolei Zhang, Jiahao Xia, Yaolei Qi, Yiyang Zhang, Yuting He, Qian Chen, Jing Ye, Hongyan Qiao, Xiuhua Hu, Lei Xu, Jiayin Zhang, Hui Liu, Minwen Zheng, Yining Wang, Daimin Zhang, Ji Zhang, Wenqi Shao, Yun Liu, Longjiang Zhang, Guanyu Yang,
• Abstract要約: 心臓CT画像のための多モード基礎モデルであるCardiac-CLIPを提案する。 CLIPは2段階の事前学習戦略によって開発されている。 CLIPは、心臓血管異常分類、情報検索、臨床分析など、複数のタスクで評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.39287623923477
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Foundation models have demonstrated remarkable potential in medical domain. However, their application to complex cardiovascular diagnostics remains underexplored. In this paper, we present Cardiac-CLIP, a multi-modal foundation model designed for 3D cardiac CT images. Cardiac-CLIP is developed through a two-stage pre-training strategy. The first stage employs a 3D masked autoencoder (MAE) to perform self-supervised representation learning from large-scale unlabeled volumetric data, enabling the visual encoder to capture rich anatomical and contextual features. In the second stage, contrastive learning is introduced to align visual and textual representations, facilitating cross-modal understanding. To support the pre-training, we collect 16641 real clinical CT scans, supplemented by 114k publicly available data. Meanwhile, we standardize free-text radiology reports into unified templates and construct the pathology vectors according to diagnostic attributes, based on which the soft-label matrix is generated to supervise the contrastive learning process. On the other hand, to comprehensively evaluate the effectiveness of Cardiac-CLIP, we collect 6,722 real-clinical data from 12 independent institutions, along with the open-source data to construct the evaluation dataset. Specifically, Cardiac-CLIP is comprehensively evaluated across multiple tasks, including cardiovascular abnormality classification, information retrieval and clinical analysis. Experimental results demonstrate that Cardiac-CLIP achieves state-of-the-art performance across various downstream tasks in both internal and external data. Particularly, Cardiac-CLIP exhibits great effectiveness in supporting complex clinical tasks such as the prospective prediction of acute coronary syndrome, which is notoriously difficult in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルは医学領域において顕著な可能性を証明している。 しかし, 複雑な心血管診断への応用はいまだ検討されていない。 本稿では,心臓CT画像のための多モード基礎モデルであるCardiac-CLIPを提案する。 Cardiac-CLIPは2段階の事前トレーニング戦略によって開発されている。 第1段階では、3Dマスク付きオートエンコーダ(MAE)を使用して、大規模未ラベルのボリュームデータから自己教師付き表現学習を行い、視覚エンコーダは豊富な解剖学的特徴と文脈的特徴をキャプチャすることができる。 第2段階では、視覚的およびテキスト的表現を整列させるためにコントラスト学習が導入され、モーダル理解が促進される。 プレトレーニングを支援するために,114万件の公開データで補足した16641個の臨床CTを収集した。 一方,フリーテキストラジオグラフィーレポートを統一テンプレートに標準化し,ソフトラベル行列を作成した診断属性に基づいて病理ベクトルを構築し,対比学習プロセスを監督する。 一方、Cardiac-CLIPの有効性を総合的に評価するために、12の独立機関から6,722のリアルタイムデータとオープンソースデータを収集し、評価データセットを構築した。 具体的には, 循環器異常分類, 情報検索, 臨床分析など, 複数のタスクにおいて総合的に評価される。 実験の結果,Cardiac-CLIPは内部データと外部データの両方において,様々なダウンストリームタスクにまたがる最先端性能を実現することがわかった。 特にCardiac-CLIPは、急性冠症候群の予知など、現実のシナリオでは極めて困難である複雑な臨床タスクを支援する上で非常に有効である。

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