CardioBench: Do Echocardiography Foundation Models Generalize Beyond the Lab?

📄 arXiv: 2510.00520v1 📥 PDF

作者: Darya Taratynova, Ahmed Aly, Numan Saeed, Mohammad Yaqub

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-01

💡 一句话要点

CardioBench：评估心动超声影像基础模型泛化能力的标准化基准

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 心动超声 基础模型 医学影像 基准测试 迁移学习

📋 核心要点

  1. 现有心动超声基础模型缺乏统一的评估标准，导致模型间的性能比较困难，阻碍了领域发展。
  2. CardioBench通过整合多个公开数据集，构建标准化的评估套件，涵盖多种任务类型和临床终点。
  3. 实验结果表明，不同类型的基础模型各有优势，通用模型在迁移学习方面表现良好，但细粒度识别能力不足。

📝 摘要（中文）

基础模型（FMs）正在重塑医学影像领域，但其在心动超声成像中的应用仍然有限。尽管最近出现了一些针对心动超声的FMs，但缺乏标准化的基准来评估它们。心动超声面临独特的挑战，包括噪声采集、高帧冗余和有限的公共数据集。现有的大多数解决方案都在私有数据上进行评估，限制了可比性。为了解决这个问题，我们推出了CardioBench，这是一个全面的心动超声FM基准。CardioBench将八个公开可用的数据集统一为一个标准化的套件，涵盖四个回归任务和五个分类任务，包括功能、结构、诊断和视图识别终点。我们评估了几个领先的FM，包括心脏专用、生物医学和通用编码器，采用一致的零样本、探查和对齐协议。我们的结果突出了模型家族之间的互补优势：时间建模对于功能回归至关重要，检索提供了分布偏移下的鲁棒性，领域特定的文本编码器捕获了生理上有意义的轴。通用编码器能够很好地迁移，并且通常可以缩小与探查的差距，但在视图分类和细微的病理识别等细粒度区分方面表现不佳。通过发布预处理、分割和公共评估管道，CardioBench建立了一个可重复的参考点，并提供了可操作的见解，以指导未来心动超声基础模型的设计。

🔬 方法详解

问题定义：目前心动超声领域缺乏统一的、公开的基准数据集和评估方法，导致研究者难以客观比较不同心动超声基础模型的性能。现有方法通常在私有数据集上进行评估，缺乏可比性，并且难以推广到实际临床应用中。此外，心动超声数据具有噪声大、帧冗余高等特点，对模型的泛化能力提出了更高的要求。

核心思路：CardioBench的核心思路是构建一个标准化的、公开可用的心动超声基础模型评估基准。通过整合多个公开数据集，并定义统一的预处理流程、数据分割方式和评估指标，为研究者提供一个公平、可重复的评估平台。同时，CardioBench涵盖了多种心动超声任务，包括功能回归、结构分类、诊断分类和视图识别，能够全面评估模型的性能。

技术框架：CardioBench的技术框架主要包括以下几个部分：1) 数据集整合：收集并整理了8个公开可用的心动超声数据集。2) 数据预处理：定义了统一的数据预处理流程，包括图像裁剪、缩放、归一化等。3) 数据分割：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并保证数据分割的公平性和一致性。4) 评估指标：定义了多种评估指标，包括回归任务的均方误差、分类任务的准确率、F1值等。5) 模型评估：使用零样本、探查和对齐等协议，评估了多个领先的基础模型，包括心脏专用、生物医学和通用编码器。

关键创新：CardioBench的关键创新在于构建了一个标准化的、公开可用的心动超声基础模型评估基准。该基准的发布，填补了心动超声领域缺乏统一评估标准的空白，为研究者提供了一个公平、可重复的评估平台。此外，CardioBench涵盖了多种心动超声任务，能够全面评估模型的性能，并为未来心动超声基础模型的设计提供指导。

关键设计：CardioBench的关键设计包括：1) 数据集选择：选择了8个公开可用的心动超声数据集，涵盖了不同的数据来源、数据类型和临床任务。2) 数据预处理：定义了统一的数据预处理流程，保证了数据的一致性和可比性。3) 数据分割：采用了随机分割和分层分割等方法，保证了数据分割的公平性和代表性。4) 评估指标：选择了多种常用的评估指标，能够全面评估模型的性能。

📊 实验亮点

CardioBench的实验结果表明，时间建模对于心功能回归至关重要，检索方法在分布偏移下表现出更强的鲁棒性，领域特定的文本编码器能够捕捉生理上有意义的特征。通用编码器在迁移学习方面表现出色，但在细粒度分类任务中仍有提升空间。这些发现为未来心动超声基础模型的设计提供了有价值的指导。

🎯 应用场景

CardioBench的潜在应用领域包括心血管疾病的自动诊断、病情评估和预后预测。通过使用CardioBench评估和优化心动超声基础模型，可以提高诊断的准确性和效率，减少人为误差，并为临床医生提供更可靠的决策支持。未来，CardioBench可以促进心动超声AI技术的进步，并最终改善患者的医疗保健。

📄 摘要（原文）

Foundation models (FMs) are reshaping medical imaging, yet their application in echocardiography remains limited. While several echocardiography-specific FMs have recently been introduced, no standardized benchmark exists to evaluate them. Echocardiography poses unique challenges, including noisy acquisitions, high frame redundancy, and limited public datasets. Most existing solutions evaluate on private data, restricting comparability. To address this, we introduce CardioBench, a comprehensive benchmark for echocardiography FMs. CardioBench unifies eight publicly available datasets into a standardized suite spanning four regression and five classification tasks, covering functional, structural, diagnostic, and view recognition endpoints. We evaluate several leading FM, including cardiac-specific, biomedical, and general-purpose encoders, under consistent zero-shot, probing, and alignment protocols. Our results highlight complementary strengths across model families: temporal modeling is critical for functional regression, retrieval provides robustness under distribution shift, and domain-specific text encoders capture physiologically meaningful axes. General-purpose encoders transfer strongly and often close the gap with probing, but struggle with fine-grained distinctions like view classification and subtle pathology recognition. By releasing preprocessing, splits, and public evaluation pipelines, CardioBench establishes a reproducible reference point and offers actionable insights to guide the design of future echocardiography foundation models.