【第549期】EchoJEPA：超声心动图潜在预测基础模型

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今天的主题是：

EchoJEPA: A Latent Predictive Foundation Model for Echocardiography

Summary

超声心动图的基础模型通常难以从超声波固有的随机斑点噪声（Speckle）和采集伪影中分离出解剖信号。

我们提出了 EchoJEPA，这是一种在来自 30 万名患者的 1800 万份超声心动图上训练的基础模型，代表了迄今为止该领域最大的预训练语料库。通过利用潜变量预测目标（Latent Predictive Objective），EchoJEPA 学习到了能够忽略斑点噪声的稳健解剖表征。

我们使用一种新型的、基于冻结骨干网络的**多切面探测框架（Multi-view Probing Framework）**对其进行了验证。结果显示，EchoJEPA 在左心室射血分数（LVEF）估算方面优于领先的基准模型约 20%，在右心室收缩压（RVSP）估算方面优于基准模型约 17%。

此外，该模型表现出卓越的样本效率：仅使用 1% 的标注数据，其切面分类准确率即可达到 79%，而表现最好的基准模型在 100% 标注数据下的准确率仅为 42%。

至关重要的一点是，EchoJEPA 展示了优异的泛化能力。在受物理启发的人工声学扰动下，其性能仅下降了 2%，而竞争模型则下降了 17%。最引人注目的是，它在儿科患者上的**零样本（Zero-shot）**表现甚至超过了经过充分微调的基准模型。这证明了潜变量预测是构建稳健、泛化性强的医疗人工智能的卓越范式。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2602.02603