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2026.08.21

複数のタスクに適応可能な心臓MRI用基盤モデルを開発

  1. AI（人工知能）
  2. 心臓MRI（CMR）

背景

心臓磁気共鳴画像法（CMR）は心臓の形態・機能・組織特性などの強力な画像化を提供するが、大量の情報が収集されるため解釈・評価は複雑なタスクとなる。
アメリカCleveland ClinicのNakashimaらは、単一医療システムで2008～2023年に施行されたCMR検査と対応する読影レポートを用い、視覚-言語の基盤モデルCMR-CLIPを開発した。
モデルのトレーニング（n=11,028）では、複数のビュー・画像タイプからなるCMR検査を一つの動画シーケンスとして表現し、個別画像への疾患ラベル付けを行わず、動画-キャプション基盤モデル（Frozen-In-Timeフレームワーク）によって検査全体とレポートのimpressionが対照学習され、内部（n=2,758）および外部（n=428）のデータで検証された。

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