Are Natural Domain Foundation Models Useful for Medical Image Classification?

📄 arXiv: 2310.19522v2 📥 PDF

作者: Joana Palés Huix, Adithya Raju Ganeshan, Johan Fredin Haslum, Magnus Söderberg, Christos Matsoukas, Kevin Smith

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-30 (更新: 2023-11-14)

备注: IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2024)

💡 一句话要点

探讨自然领域基础模型在医学图像分类中的有效性

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

关键词: 医学图像分类 基础模型 迁移学习 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的医学图像分类方法在迁移学习方面存在不足，尤其是基础模型的适应性较差。
  2. 本文通过评估多种基础模型在医学图像分类中的表现，探索其迁移能力，旨在提升分类效果。
  3. 实验结果表明，DINOv2模型在性能上优于传统的ImageNet预训练方法，但其他模型的表现不尽如人意。

📝 摘要（中文）

深度学习领域正逐渐采用通用基础模型以适应多样化任务。尽管这一转变在自然语言处理领域已成为常态，但在计算机视觉领域的进展相对缓慢。本文研究了多种先进基础模型在医学图像分类任务中的迁移能力，评估了五种基础模型（SAM、SEEM、DINOv2、BLIP和OpenCLIP）在四个医学影像数据集上的表现。研究结果显示，DINOv2在性能上持续优于传统的ImageNet预训练方法，而其他模型在医学图像分类任务中的迁移能力存在局限性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自然领域基础模型在医学图像分类任务中的迁移能力不足的问题。现有方法多依赖于ImageNet预训练，导致在医学影像领域的适用性受限。

核心思路：通过对比多种基础模型在医学图像分类中的表现，探索其在特定领域的有效性，以期找到更优的迁移学习策略。

技术框架：研究中评估了五种基础模型（SAM、SEEM、DINOv2、BLIP和OpenCLIP），并在四个医学影像数据集上进行实验，比较不同训练设置的效果。

关键创新：DINOv2模型在医学图像分类任务中表现优异，超越了传统的ImageNet预训练方法，显示出更强的迁移能力。

关键设计：实验中采用了不同的训练设置，重点关注模型的适应性和性能评估，确保结果的可靠性和可比性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DINOv2模型在医学图像分类任务中表现出色，持续优于传统的ImageNet预训练方法。尽管其他基础模型的表现不如预期，但DINOv2的成功为未来的研究提供了新的方向和思路。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医学影像分析、临床诊断辅助系统以及医疗数据处理等。通过提升基础模型在医学图像分类中的有效性，能够为医疗行业提供更精准的辅助决策工具，进而改善患者的诊疗效果。未来，随着基础模型的不断优化，其在医学领域的应用前景将更加广阔。

📄 摘要（原文）

The deep learning field is converging towards the use of general foundation models that can be easily adapted for diverse tasks. While this paradigm shift has become common practice within the field of natural language processing, progress has been slower in computer vision. In this paper we attempt to address this issue by investigating the transferability of various state-of-the-art foundation models to medical image classification tasks. Specifically, we evaluate the performance of five foundation models, namely SAM, SEEM, DINOv2, BLIP, and OpenCLIP across four well-established medical imaging datasets. We explore different training settings to fully harness the potential of these models. Our study shows mixed results. DINOv2 consistently outperforms the standard practice of ImageNet pretraining. However, other foundation models failed to consistently beat this established baseline indicating limitations in their transferability to medical image classification tasks.