Procedure-Aware Surgical Video-language Pretraining with Hierarchical Knowledge Augmentation

📄 arXiv: 2410.00263v2 📥 PDF

作者: Kun Yuan, Vinkle Srivastav, Nassir Navab, Nicolas Padoy

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-30 (更新: 2025-03-13)

备注: Accepted at the 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024 Spolight)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PeskaVLP框架，通过层级知识增强解决手术视频-语言预训练中的知识鸿沟和时空对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 手术视频理解 视频-语言预训练 知识增强 跨模态对齐 动态时间规整 大型语言模型 医疗人工智能

📋 核心要点

  1. 手术视频-语言预训练面临知识领域差异和多模态数据不足的挑战，现有方法难以有效利用手术过程中的文本信息和时序关系。
  2. PeskaVLP框架通过层级知识增强，利用大型语言模型提炼手术概念，并结合视觉自监督，学习跨模态程序对齐。
  3. 实验表明，PeskaVLP在手术场景理解和跨模态检索任务上显著提升了零样本迁移性能，提供了一种通用的视觉表示。

📝 摘要（中文）

手术视频-语言预训练(VLP)由于知识领域差距和多模态数据的稀缺性而面临独特的挑战。本研究旨在通过解决手术教学视频中存在的文本信息损失以及手术VLP中的时空挑战来弥合这一差距。我们提出了一种层级知识增强方法和一个新颖的程序编码手术知识增强视频-语言预训练(PeskaVLP)框架来解决这些问题。知识增强利用大型语言模型(LLM)来提炼和丰富手术概念，从而提供全面的语言监督并降低过拟合的风险。PeskaVLP结合了语言监督和视觉自监督，构建了困难负样本，并采用基于动态时间规整(DTW)的损失函数，以有效地理解跨模态程序对齐。在多个公共手术场景理解和跨模态检索数据集上的大量实验表明，我们提出的方法显著提高了零样本迁移性能，并为进一步推进手术场景理解提供了一种通用的视觉表示。

🔬 方法详解

问题定义：手术视频-语言预训练(VLP)任务面临两大挑战。一是手术领域知识的专业性导致通用VLP模型难以有效理解手术视频内容，存在知识鸿沟。二是手术视频中蕴含的时序信息和步骤流程难以被现有VLP模型充分利用，导致跨模态对齐效果不佳。现有方法通常依赖有限的手术视频-文本数据进行训练，容易出现过拟合，且泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是通过引入外部知识来增强VLP模型的理解能力，并利用手术过程的步骤信息来指导跨模态对齐。具体来说，首先利用大型语言模型(LLM)来提炼和丰富手术概念，构建更全面的语言监督信号。然后，设计一种基于动态时间规整(DTW)的损失函数，鼓励模型学习手术视频和文本描述之间的时序对应关系。

技术框架：PeskaVLP框架主要包含三个模块：1) 知识增强模块：利用LLM对原始文本进行提炼和扩充，生成更丰富的知识表示。2) 视频编码器：提取手术视频的视觉特征。3) 文本编码器：提取手术文本的语义特征。框架采用对比学习的方式进行训练，通过最小化正样本之间的距离，最大化负样本之间的距离，学习跨模态的联合表示。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了层级知识增强方法，利用LLM来弥补手术领域知识的不足。2) 设计了基于DTW的损失函数，有效地利用了手术过程的时序信息，提高了跨模态对齐的准确性。3) 构建了困难负样本，增强了模型的判别能力。

关键设计：知识增强模块使用LLM（具体模型未知）对原始文本进行提炼，生成更详细、更专业的描述。DTW损失函数用于衡量视频和文本序列之间的相似度，通过动态规划算法找到最佳的对齐路径。困难负样本的构建方式未知，但其目的是增加训练难度，提高模型的泛化能力。视频编码器和文本编码器的具体网络结构未知，但通常采用Transformer等常用的编码器结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PeskaVLP在多个公共手术场景理解和跨模态检索数据集上取得了显著的性能提升。具体提升幅度未知，但论文强调该方法显著提高了零样本迁移性能，表明其具有较强的泛化能力。该方法为手术场景理解提供了一种通用的视觉表示，为后续研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于手术机器人辅助、手术技能评估、手术流程自动化等领域。通过提升手术视频理解能力，可以帮助医生更高效地进行手术操作，提高手术质量和安全性。未来，该技术有望应用于手术教学、远程医疗等场景，促进医疗资源的普及和共享。

📄 摘要（原文）

Surgical video-language pretraining (VLP) faces unique challenges due to the knowledge domain gap and the scarcity of multi-modal data. This study aims to bridge the gap by addressing issues regarding textual information loss in surgical lecture videos and the spatial-temporal challenges of surgical VLP. We propose a hierarchical knowledge augmentation approach and a novel Procedure-Encoded Surgical Knowledge-Augmented Video-Language Pretraining (PeskaVLP) framework to tackle these issues. The knowledge augmentation uses large language models (LLM) for refining and enriching surgical concepts, thus providing comprehensive language supervision and reducing the risk of overfitting. PeskaVLP combines language supervision with visual self-supervision, constructing hard negative samples and employing a Dynamic Time Warping (DTW) based loss function to effectively comprehend the cross-modal procedural alignment. Extensive experiments on multiple public surgical scene understanding and cross-modal retrieval datasets show that our proposed method significantly improves zero-shot transferring performance and offers a generalist visual representation for further advancements in surgical scene understanding.The code is available at https://github.com/CAMMA-public/SurgVLP