CLIP-RL: Surgical Scene Segmentation Using Contrastive Language-Vision Pretraining & Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2507.04317v1 📥 PDF

作者: Fatmaelzahraa Ali Ahmed, Muhammad Arsalan, Abdulaziz Al-Ali, Khalid Al-Jalham, Shidin Balakrishnan

分类: eess.IV, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-07-06

DOI: 10.1109/CBMS65348.2025.00175

💡 一句话要点

提出CLIP-RL，利用对比语言-视觉预训练和强化学习进行手术场景分割。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 手术场景分割 对比学习 强化学习 课程学习 CLIP模型 语义分割 微创手术 医疗影像分析

📋 核心要点

  1. MIS手术视频数据量巨大，但现有方法难以有效处理复杂手术场景中的遮挡、光照变化等问题。
  2. CLIP-RL结合对比语言-图像预训练的CLIP模型和强化学习，迭代优化分割掩码，提升分割精度。
  3. 在EndoVis 2018数据集上，CLIP-RL的平均IoU达到81%，超越了现有最佳模型，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为CLIP-RL的新型对比语言-图像预训练模型，专门用于手术场景的语义分割。CLIP-RL提出了一种新的分割方法，该方法结合了强化学习和课程学习，从而能够在整个训练过程中持续改进分割掩码。我们的模型在不同的光学条件下（如遮挡、纹理变化和动态光照）表现出强大的性能，这些条件带来了巨大的挑战。CLIP模型作为一个强大的特征提取器，能够捕获丰富的语义上下文，从而增强了仪器和组织之间的区分。强化学习模块在通过迭代调整动作空间来动态优化预测方面起着关键作用。我们在EndoVis 2018和EndoVis 2017数据集上评估了CLIP-RL。CLIP-RL在EndoVis 2018上实现了81%的平均IoU，优于最先进的模型，在EndoVis 2017上实现了74.12%的平均IoU。这种卓越的性能归功于对比学习、强化学习和课程学习的结合。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决微创手术（MIS）视频中手术场景的精确语义分割问题。现有方法在处理手术场景中常见的遮挡、纹理变化和动态光照等复杂情况时，分割精度和鲁棒性不足，难以满足实际应用需求。

核心思路：论文的核心思路是结合对比语言-图像预训练模型CLIP的强大特征提取能力和强化学习的动态优化能力。CLIP负责提取图像的语义信息，强化学习模块则通过迭代调整分割结果，逐步提升分割精度。课程学习则用于引导强化学习过程，使其更有效地学习。

技术框架：CLIP-RL的整体框架包含三个主要模块：1) CLIP特征提取模块：利用预训练的CLIP模型提取手术场景图像的视觉特征，并将其映射到与文本嵌入相同的语义空间。2) 强化学习分割模块：该模块使用强化学习算法，通过智能体与环境的交互，逐步优化分割掩码。智能体的动作空间包括对分割掩码的调整操作。3) 课程学习模块：该模块通过逐步增加训练难度，引导强化学习模块更有效地学习。

关键创新：该论文的关键创新在于将对比语言-图像预训练模型CLIP与强化学习相结合，用于手术场景的语义分割。与传统方法相比，CLIP-RL能够更好地利用图像的语义信息，并通过强化学习动态优化分割结果，从而提高分割精度和鲁棒性。

关键设计：在强化学习模块中，奖励函数的设计至关重要。论文可能采用了基于IoU的奖励函数，鼓励智能体生成更准确的分割掩码。此外，动作空间的设计也影响着强化学习的效果。课程学习策略可能包括从简单到复杂的场景逐步增加训练难度，例如先训练光照条件良好、遮挡较少的场景，再训练光照条件复杂、遮挡较多的场景。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CLIP-RL在EndoVis 2018数据集上取得了显著的成果，平均IoU达到81%，超越了当前最先进的模型。在EndoVis 2017数据集上，平均IoU也达到了74.12%。这些结果表明，CLIP-RL在手术场景分割任务中具有优越的性能，尤其是在处理复杂的光学条件和遮挡方面。

🎯 应用场景

CLIP-RL在医疗领域具有广阔的应用前景，可用于辅助手术导航、机器人辅助手术、术后视频分析和医学教育等。通过精确分割手术场景中的器械和组织，可以为医生提供更全面的信息，提高手术效率和安全性，并为开发更智能的医疗设备奠定基础。

📄 摘要（原文）

Understanding surgical scenes can provide better healthcare quality for patients, especially with the vast amount of video data that is generated during MIS. Processing these videos generates valuable assets for training sophisticated models. In this paper, we introduce CLIP-RL, a novel contrastive language-image pre-training model tailored for semantic segmentation for surgical scenes. CLIP-RL presents a new segmentation approach which involves reinforcement learning and curriculum learning, enabling continuous refinement of the segmentation masks during the full training pipeline. Our model has shown robust performance in different optical settings, such as occlusions, texture variations, and dynamic lighting, presenting significant challenges. CLIP model serves as a powerful feature extractor, capturing rich semantic context that enhances the distinction between instruments and tissues. The RL module plays a pivotal role in dynamically refining predictions through iterative action-space adjustments. We evaluated CLIP-RL on the EndoVis 2018 and EndoVis 2017 datasets. CLIP-RL achieved a mean IoU of 81%, outperforming state-of-the-art models, and a mean IoU of 74.12% on EndoVis 2017. This superior performance was achieved due to the combination of contrastive learning with reinforcement learning and curriculum learning.