Targeted Visual Prompting for Medical Visual Question Answering

📄 arXiv: 2408.03043v1 📥 PDF

作者: Sergio Tascon-Morales, Pablo Márquez-Neila, Raphael Sznitman

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-06

备注: Accepted at the MICCAI AMAI Workshop 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出靶向视觉提示方法，提升医疗视觉问答中多模态大语言模型的区域理解能力

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

关键词: 医疗视觉问答 多模态大语言模型 视觉提示 区域理解 医学图像分析

📋 核心要点

  1. 多模态大语言模型在医疗视觉问答中展现潜力，但其视觉理解能力仍有待提高，容易出现简单视觉错误。
  2. 论文提出靶向视觉提示方法，通过提供孤立区域及其上下文信息，增强模型对图像区域的理解。
  3. 实验结果表明，该方法在多个医疗视觉问答数据集上有效，并优于多个基线模型。

📝 摘要（中文）

近年来，医疗视觉问答（Med-VQA）领域发展迅速，多模态大语言模型（MLLM）作为传统模型架构的替代方案崭露头角。特别是，它们能够将视觉信息添加到预训练LLM的输入中，为图像解释带来了新的能力。然而，简单的视觉错误使人们对这些模型实际的视觉理解能力产生怀疑。为了解决这个问题，基于区域的问题被提出，作为通过组合评估来评估和增强实际视觉理解的一种手段。为了结合这两种视角，本文引入了靶向视觉提示，使MLLM具备基于区域的提问能力。通过在定制的视觉提示中向模型呈现孤立的区域及其上下文，我们展示了我们的方法在多个数据集上的有效性，并将其与多个基线模型进行了比较。我们的代码和数据可在https://github.com/sergiotasconmorales/locvqallm获取。

🔬 方法详解

问题定义：医疗视觉问答（Med-VQA）旨在根据医学图像回答相关问题。现有的多模态大语言模型（MLLM）在处理此类任务时，虽然取得了不错的进展，但常常在视觉理解方面表现出不足，容易犯一些简单的视觉错误，例如无法正确识别图像中的特定区域或物体。这些错误表明模型可能并没有真正理解图像的内容，而是依赖于其他线索进行推断。

核心思路：论文的核心思路是通过引入“靶向视觉提示”来增强MLLM的区域理解能力。具体来说，就是将问题聚焦到图像的特定区域，并为模型提供该区域的孤立视图以及其在整个图像中的上下文视图。通过这种方式，模型可以更好地关注目标区域，并理解其与周围环境的关系，从而提高视觉理解的准确性。

技术框架：该方法的核心在于构建定制的视觉提示。首先，确定问题所关注的图像区域。然后，生成两个视觉提示：一个是包含孤立区域的图像，另一个是包含该区域及其上下文的完整图像。这两个提示与问题文本一起输入到MLLM中。模型根据这些信息生成答案。整体流程可以概括为：问题输入 -> 区域定位 -> 视觉提示生成（孤立区域 + 上下文区域） -> MLLM推理 -> 答案输出。

关键创新：该方法最重要的创新点在于靶向视觉提示的引入。与传统的直接将整个图像输入到MLLM中不同，该方法通过提供区域的孤立视图和上下文视图，引导模型关注关键区域，从而提高视觉理解的准确性。这种方法可以有效地解决MLLM在视觉理解方面存在的不足。

关键设计：关键设计在于如何选择和呈现视觉提示。论文中，区域的选择基于问题本身，例如，如果问题是“图像中是否存在骨折？”，则区域定位到可能存在骨折的区域。视觉提示的呈现方式也很重要，需要保证孤立区域和上下文区域的信息能够被模型有效地利用。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的MLLM，论文中可能使用了不同的MLLM进行实验，并针对不同的模型进行了相应的调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了靶向视觉提示方法的有效性。在多个医疗视觉问答数据集上，该方法均优于多个基线模型。具体的性能提升幅度取决于数据集和所使用的MLLM，但总体而言，该方法能够显著提高模型的视觉理解能力和问答准确性。实验结果表明，该方法是一种有前景的医疗视觉问答解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种医疗场景，例如辅助医生进行疾病诊断、制定治疗方案等。通过提高医疗视觉问答系统的准确性，可以减轻医生的工作负担，提高诊断效率，并最终改善患者的治疗效果。未来，该技术还可以扩展到其他领域，例如医学图像检索、医学教育等。

📄 摘要（原文）

With growing interest in recent years, medical visual question answering (Med-VQA) has rapidly evolved, with multimodal large language models (MLLMs) emerging as an alternative to classical model architectures. Specifically, their ability to add visual information to the input of pre-trained LLMs brings new capabilities for image interpretation. However, simple visual errors cast doubt on the actual visual understanding abilities of these models. To address this, region-based questions have been proposed as a means to assess and enhance actual visual understanding through compositional evaluation. To combine these two perspectives, this paper introduces targeted visual prompting to equip MLLMs with region-based questioning capabilities. By presenting the model with both the isolated region and the region in its context in a customized visual prompt, we show the effectiveness of our method across multiple datasets while comparing it to several baseline models. Our code and data are available at https://github.com/sergiotasconmorales/locvqallm.