面向全心脏评估及其扩展的心脏 MRI 基础模型：综合视觉-表格表征

心脏磁共振成像是无创心脏评估的金标准，能够提供心脏解剖和生理的丰富时空视图。患者水平的健康因素，如人口学特征、代谢及生活方式，已知可显著影响心血管健康和疾病风险，但目前的 CMR 无法捕获这些因素。为了全面理解心脏健康，并为个体疾病风险提供最佳解释，必须在统一框架内联合利用 CMR 数据和患者水平因素。近期的多模态方法已开始弥合这一鸿沟，但它们往往依赖有限的时空数据，仅聚焦于特定临床任务，从而阻碍了心脏健康评估的综合表征的发展。为克服这些限制，我们引入了 ViTa—a步向基础模型的方向，提供心脏的综合表征与个体疾病风险的精准解释。该方法整合了来自 42,000 名 UK Biobank 参与者的数据，将来轴和长轴视图的 3D+T 连续胸片堆叠相结合，实现对完整心脏周期的完整捕获。这些影像数据随后被融合到详细的表格患者水平因素中，以实现情境感知的洞见。这种多模态范式支持广泛的下游任务，包括心脏表型和生理特征预测、分割以及心脏和代谢疾病的分类，所有这些都在一个统一的框架内。通过学习连接丰富影像特征与患者情境的共享潜在表征，ViTa 超越了传统的、特定于任务的模型，朝着通用、患者特定的心脏健康理解方向发展，凸显了其在心脏分析中提升临床实用性和可扩展性的潜力。