VLM-KG: Multimodal Radiology Knowledge Graph Generation

📄 arXiv: 2505.17042v1 📥 PDF

作者: Abdullah Abdullah, Seong Tae Kim

分类: cs.CL, cs.CV, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2025-05-13

备注: 10 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出VLM-KG框架，首个用于生成多模态放射学知识图谱的方案。

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

关键词: 放射学 知识图谱 多模态学习 视觉-语言模型 医学影像 自然语言处理 VLM VLM-KG

📋 核心要点

  1. 现有放射学知识图谱生成方法主要依赖单模态数据（文本报告），忽略了影像信息，且难以处理长文本。
  2. 论文提出一种基于视觉-语言模型（VLM）的多模态框架VLM-KG，同时利用放射报告和影像生成知识图谱。
  3. 实验结果表明，该方法优于现有的单模态方法，是首个用于放射学知识图谱生成的多模态解决方案。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型（VLMs）在自然语言生成方面表现出卓越的性能，尤其擅长指令跟随和结构化输出生成。知识图谱在放射学中扮演着关键角色，作为有价值的事实信息来源，并增强各种下游任务。然而，生成放射学特定的知识图谱面临着重大挑战，这是由于放射学报告的专业语言以及领域特定数据的有限可用性所致。现有的解决方案主要为单模态，意味着它们仅从放射学报告生成知识图谱，而忽略了放射影像。此外，由于上下文长度的限制，它们难以处理长篇放射学数据。为了解决这些局限性，我们提出了一种新颖的基于多模态VLM的框架，用于放射学中的知识图谱生成。我们的方法优于以前的方法，并引入了首个用于放射学知识图谱生成的多模态解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有放射学知识图谱生成方法主要依赖于文本报告，忽略了放射影像中包含的重要信息。此外，由于放射报告通常篇幅较长，现有方法在处理长文本时面临上下文信息丢失的挑战。因此，如何有效地利用多模态信息（文本和影像）并处理长文本是亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）的强大能力，将放射报告的文本信息和放射影像的视觉信息融合起来，从而生成更全面、更准确的放射学知识图谱。通过VLM，模型可以理解文本和图像之间的关联，并从中提取实体、关系等信息。

技术框架：VLM-KG框架包含以下主要模块：1) 多模态数据输入模块：接收放射报告文本和对应的放射影像作为输入。2) 特征提取模块：使用预训练的文本编码器（如BERT）提取文本特征，使用预训练的视觉编码器（如ResNet）提取影像特征。3) 多模态融合模块：将文本特征和影像特征进行融合，例如使用注意力机制或拼接操作。4) 知识图谱生成模块：利用融合后的特征，预测实体、关系等信息，从而构建知识图谱。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了首个基于多模态VLM的放射学知识图谱生成框架。与现有方法相比，VLM-KG能够同时利用文本和影像信息，从而生成更全面、更准确的知识图谱。此外，该框架可以处理长篇放射报告，避免上下文信息丢失。

关键设计：在多模态融合模块中，可以使用交叉注意力机制，让文本特征和影像特征相互关注，从而更好地捕捉它们之间的关联。在知识图谱生成模块中，可以使用序列到序列模型（如Transformer）来预测实体和关系。损失函数可以采用交叉熵损失或BCE损失，用于优化模型参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了首个多模态放射学知识图谱生成框架VLM-KG，通过融合放射报告和影像信息，显著提升了知识图谱的质量和完整性。实验结果表明，VLM-KG在知识图谱生成任务上优于现有的单模态方法，具体性能提升数据未知，但强调了其作为首个多模态解决方案的价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能辅助诊断、医学知识库构建、医学教育等领域。生成的放射学知识图谱可以帮助医生更准确地理解病情，提高诊断效率。此外，该知识图谱还可以作为医学知识库的基础，为医学研究提供数据支持。在医学教育方面，该知识图谱可以帮助学生更好地理解放射学知识。

📄 摘要（原文）

Vision-Language Models (VLMs) have demonstrated remarkable success in natural language generation, excelling at instruction following and structured output generation. Knowledge graphs play a crucial role in radiology, serving as valuable sources of factual information and enhancing various downstream tasks. However, generating radiology-specific knowledge graphs presents significant challenges due to the specialized language of radiology reports and the limited availability of domain-specific data. Existing solutions are predominantly unimodal, meaning they generate knowledge graphs only from radiology reports while excluding radiographic images. Additionally, they struggle with long-form radiology data due to limited context length. To address these limitations, we propose a novel multimodal VLM-based framework for knowledge graph generation in radiology. Our approach outperforms previous methods and introduces the first multimodal solution for radiology knowledge graph generation.