Aligning Medical Images with General Knowledge from Large Language Models

📄 arXiv: 2409.00341v1 📥 PDF

作者: Xiao Fang, Yi Lin, Dong Zhang, Kwang-Ting Cheng, Hao Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-31

💡 一句话要点

提出ViP框架，利用视觉症状引导提示学习，提升医学图像分析中CLIP模型的知识迁移能力

🎯 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: 医学图像分析 视觉-语言模型 提示学习 知识迁移 视觉症状 CLIP 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有医学图像分析方法缺乏利用大规模视觉-语言模型通用知识的能力，限制了模型的泛化性能。
  2. ViP框架通过视觉症状生成器提取可解释的视觉症状，并利用双提示网络引导模型训练，实现知识迁移。
  3. 实验结果表明，ViP在医学图像分析任务上超越了现有最佳方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的视觉症状引导提示学习框架ViP，用于医学图像分析，旨在促进CLIP等预训练视觉-语言模型(VLM)中的通用知识迁移。ViP包含两个关键组件：视觉症状生成器(VSG)和双提示网络。具体来说，VSG旨在从预训练的大型语言模型中提取可解释的视觉症状。双提示网络利用这些视觉症状来指导两个可学习的提示模块（即上下文提示和融合提示）的训练，从而有效地将我们的框架通过大型VLM适配到医学图像分析。大量的实验结果表明，ViP在两个具有挑战性的数据集上优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决医学图像分析中，如何有效利用预训练的视觉-语言模型（如CLIP）的通用知识，提升模型性能和泛化能力的问题。现有方法难以直接将通用知识迁移到医学图像领域，因为医学图像的特殊性和标注的稀缺性使得直接微调或使用传统迁移学习方法效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的知识，提取医学图像中可解释的视觉症状，并利用这些症状来引导视觉-语言模型的训练。通过这种方式，将通用知识与医学图像的特定特征相结合，从而提高模型在医学图像分析任务中的表现。

技术框架：ViP框架主要包含两个模块：视觉症状生成器（VSG）和双提示网络。首先，VSG利用预训练的LLM，根据医学图像的类别信息，生成相应的视觉症状描述。然后，双提示网络利用这些视觉症状，通过上下文提示和融合提示两个模块，引导CLIP模型的训练。上下文提示模块负责将视觉症状信息融入到CLIP的文本编码器中，融合提示模块负责将视觉和文本特征进行融合，最终用于医学图像的分类或分割等任务。

关键创新：论文的关键创新在于提出了视觉症状引导的提示学习方法。与传统的提示学习方法不同，ViP利用LLM生成的可解释视觉症状作为提示信息，从而更好地利用了LLM的知识。此外，双提示网络的设计也使得模型能够更有效地融合视觉和文本信息。

关键设计：VSG模块使用预训练的LLM（具体模型未知）生成视觉症状描述，生成的描述被用于构建上下文提示。双提示网络包含两个可学习的提示模块：上下文提示和融合提示。上下文提示通过可学习的向量嵌入到CLIP的文本编码器中，融合提示则通过可学习的权重将视觉和文本特征进行融合。损失函数未知，但目标是优化两个提示模块的参数，使得模型能够更好地利用视觉症状信息进行医学图像分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ViP框架在两个具有挑战性的医学图像数据集上取得了显著的性能提升，超越了现有最先进的方法。具体的性能数据和对比基线未知，但结果表明，通过视觉症状引导的提示学习方法能够有效提升医学图像分析的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种医学图像分析任务，例如疾病诊断、病灶检测、图像分割等。通过利用大型语言模型的通用知识，可以提高医学图像分析的准确性和效率，辅助医生进行更精准的诊断和治疗。未来，该方法有望推广到其他医学影像模态，例如CT、MRI等，并与其他临床数据相结合，实现更全面的智能医疗应用。

📄 摘要（原文）

Pre-trained large vision-language models (VLMs) like CLIP have revolutionized visual representation learning using natural language as supervisions, and demonstrated promising generalization ability. In this work, we propose ViP, a novel visual symptom-guided prompt learning framework for medical image analysis, which facilitates general knowledge transfer from CLIP. ViP consists of two key components: a visual symptom generator (VSG) and a dual-prompt network. Specifically, VSG aims to extract explicable visual symptoms from pre-trained large language models, while the dual-prompt network utilizes these visual symptoms to guide the training on two learnable prompt modules, i.e., context prompt and merge prompt, which effectively adapts our framework to medical image analysis via large VLMs. Extensive experimental results demonstrate that ViP can outperform state-of-the-art methods on two challenging datasets.