A Survey of Multimodal Ophthalmic Diagnostics: From Task-Specific Approaches to Foundational Models
作者: Xiaoling Luo, Ruli Zheng, Qiaojian Zheng, Zibo Du, Shuo Yang, Meidan Ding, Qihao Xu, Chengliang Liu, Linlin Shen
分类: eess.IV, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2025-07-31
💡 一句话要点
眼科多模态诊断综述：从任务特定方法到基础模型
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 眼科诊断 多模态融合 深度学习 基础模型 医学影像
📋 核心要点
- 现有眼科诊断方法依赖单一模态图像，信息不足，多模态融合面临数据异构和标注稀缺的挑战。
- 本文综述了任务特定多模态方法和多模态基础模型，利用深度学习实现跨模态信息融合和临床决策支持。
- 综述总结了眼科多模态诊断领域的数据集、评估指标和方法创新，并探讨了未来发展方向。
📝 摘要（中文）
视觉障碍是全球主要的健康挑战。多模态成像提供互补信息，对准确的眼科诊断至关重要。本综述系统地回顾了截至2025年眼科多模态深度学习方法的最新进展，重点关注两类方法：任务特定的多模态方法和大规模多模态基础模型。任务特定方法专为病灶检测、疾病诊断和图像合成等特定临床应用而设计，利用彩色眼底摄影、光学相干断层扫描和血管造影等多种成像方式。另一方面，基础模型结合了复杂的视觉-语言架构和在多样化眼科数据集上预训练的大型语言模型，从而实现强大的跨模态理解、自动临床报告生成和决策支持。本综述批判性地考察了重要的数据集、评估指标和方法创新，包括自监督学习、基于注意力的融合和对比对齐。同时讨论了数据可变性、有限的标注、缺乏可解释性以及不同患者群体之间的泛化问题等挑战。最后，概述了有前景的未来方向，强调使用超广角成像和基于强化学习的推理框架，以创建智能、可解释且临床适用的眼科人工智能系统。
🔬 方法详解
问题定义：眼科疾病诊断需要综合多种成像模态的信息，例如彩色眼底照片、光学相干断层扫描（OCT）和血管造影等。然而，现有方法通常针对特定任务设计，缺乏通用性和可扩展性。此外，不同模态的数据异构性以及标注数据的稀缺性也限制了多模态融合的效果。
核心思路：本文的核心思路是对现有的眼科多模态诊断方法进行系统性的梳理和总结，并将其分为任务特定方法和多模态基础模型两大类。通过分析不同方法的优缺点，以及它们在数据集、评估指标和技术创新方面的差异，为研究人员提供一个全面的视角，从而更好地理解和应用这些方法。
技术框架：本文的综述框架主要包括以下几个部分：首先，介绍眼科多模态成像的背景和意义；其次，详细阐述任务特定的多模态方法，包括病灶检测、疾病诊断和图像合成等；然后，重点介绍近年来兴起的多模态基础模型，包括视觉-语言模型和大型语言模型在眼科领域的应用；接着，讨论了眼科多模态诊断领域常用的数据集、评估指标和方法创新，例如自监督学习、注意力机制和对比学习等；最后，总结了当前面临的挑战和未来的发展方向。
关键创新：本文的创新之处在于对眼科多模态诊断领域进行了全面的综述，特别是对多模态基础模型进行了深入的探讨。与以往的综述相比，本文更加关注新兴的技术趋势和未来的发展方向，例如超广角成像和基于强化学习的推理框架。
关键设计：本文主要是一篇综述文章，没有提出新的算法或模型。但是，文章对现有方法的关键设计进行了总结，例如，任务特定方法通常采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）进行特征提取和融合；多模态基础模型则通常采用Transformer架构进行跨模态信息交互。此外，文章还讨论了不同损失函数和优化算法的选择，以及数据增强和正则化等技术的使用。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面总结了眼科多模态诊断领域的最新进展，特别关注了多模态基础模型在眼科的应用，并深入探讨了自监督学习、注意力机制和对比学习等关键技术。此外，该综述还指出了当前面临的挑战和未来的发展方向，为研究人员提供了宝贵的参考。
🎯 应用场景
该研究综述为眼科人工智能系统的开发提供了理论基础和技术指导，可应用于眼科疾病的早期诊断、个性化治疗方案制定和远程医疗等领域。通过融合多模态信息，可以提高诊断的准确性和效率，降低医疗成本，改善患者的预后。
📄 摘要（原文）
Visual impairment represents a major global health challenge, with multimodal imaging providing complementary information that is essential for accurate ophthalmic diagnosis. This comprehensive survey systematically reviews the latest advances in multimodal deep learning methods in ophthalmology up to the year 2025. The review focuses on two main categories: task-specific multimodal approaches and large-scale multimodal foundation models. Task-specific approaches are designed for particular clinical applications such as lesion detection, disease diagnosis, and image synthesis. These methods utilize a variety of imaging modalities including color fundus photography, optical coherence tomography, and angiography. On the other hand, foundation models combine sophisticated vision-language architectures and large language models pretrained on diverse ophthalmic datasets. These models enable robust cross-modal understanding, automated clinical report generation, and decision support. The survey critically examines important datasets, evaluation metrics, and methodological innovations including self-supervised learning, attention-based fusion, and contrastive alignment. It also discusses ongoing challenges such as variability in data, limited annotations, lack of interpretability, and issues with generalizability across different patient populations. Finally, the survey outlines promising future directions that emphasize the use of ultra-widefield imaging and reinforcement learning-based reasoning frameworks to create intelligent, interpretable, and clinically applicable AI systems for ophthalmology.