論文の概要: EchoJEPA: A Latent Predictive Foundation Model for Echocardiography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02603v1
- Date: Mon, 02 Feb 2026 01:34:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-04 18:37:14.972161
- Title: EchoJEPA: A Latent Predictive Foundation Model for Echocardiography
- Title（参考訳）: EchoJEPA: 心エコー検査のための潜在予測基礎モデル
- Authors: Alif Munim, Adibvafa Fallahpour, Teodora Szasz, Ahmadreza Attarpour, River Jiang, Brana Sooriyakanthan, Maala Sooriyakanthan, Heather Whitney, Jeremy Slivnick, Barry Rubin, Wendy Tsang, Bo Wang,
- Abstract要約: 心エコー法の基礎モデルであるエコーJEPAについて検討した。
また,凍結したバックボーン下での評価を標準化する因子化ストリーム埋め込みを用いた新しい多視点探索フレームワークについても紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2525723985884272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Foundation models for echocardiography promise to reduce annotation burden and improve diagnostic consistency by learning generalizable representations from large unlabeled video archives. However, current approaches fail to disentangle anatomical signal from the stochastic speckle and acquisition artifacts that dominate ultrasound imagery. We present EchoJEPA, a foundation model for echocardiography trained on 18 million echocardiograms across 300K patients, the largest pretraining corpus for this modality to date. We also introduce a novel multi-view probing framework with factorized stream embeddings that standardizes evaluation under frozen backbones. Compared to prior methods, EchoJEPA reduces left ventricular ejection fraction estimation error by 19% and achieves 87.4% view classification accuracy. EchoJEPA exhibits strong sample efficiency, reaching 78.6% accuracy with only 1% of labeled data versus 42.1% for the best baseline trained on 100%. Under acoustic perturbations, EchoJEPA degrades by only 2.3% compared to 16.8% for the next best model, and transfers zero-shot to pediatric patients with 15% lower error than the next best model, outperforming all fine-tuned baselines. These results establish latent prediction as a superior paradigm for ultrasound foundation models.
- Abstract（参考訳）: エコー心エコー法の基礎モデルは、大規模な未ラベルビデオアーカイブから一般化可能な表現を学習することで、アノテーションの負担を軽減し、診断一貫性を向上させることを約束する。
しかし、現在のアプローチでは、確率的スペックルから解剖学的信号を切り離すことができず、超音波画像に支配的なアーチファクトの取得に失敗している。
心エコー法の基礎モデルであるエコーJEPAについて検討した。
また,凍結したバックボーン下での評価を標準化する因子化ストリーム埋め込みを用いた新しい多視点探索フレームワークについても紹介する。
従来の方法と比較して、EchoJEPAは左室放出率推定誤差を19%減らし、87.4%の精度で分類できる。
EchoJEPAは強力なサンプル効率を示し、ラベル付きデータのわずか1%で78.6%の精度に達し、100%でトレーニングされた最高のベースラインでは42.1%である。
音響的摂動下では、EchoJEPAは次のベストモデルでは16.8%に比べてわずか2.3%しか劣化せず、ゼロショットを次のベストモデルよりも15%低い誤差で小児患者に転送し、すべての微調整ベースラインを上回ります。
これらの結果は超音波基礎モデルの優れたパラダイムとして潜時予測が確立される。
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