Neuro-JEPA

Neuro-JEPA 是一个面向多模态脑成像的稀疏潜变量预测型基础模型，专为3D MRI（T1w/T2w/FLAIR）建模设计。其核心融合JEPA预测架构、前景感知预训练目标、改进的空间掩码策略及稀疏Mixture-of-Experts骨干网络，在1.55万例影像上预训练，并在47项下游任务（含诊断、脑龄预测、生存分析等）中显著提升性能，尤其在少样本场景下表现突出。适用于神经影像学研究、临床辅助决策支持及跨中心多模态生物标志物挖掘等场景。