MC-CoT: A Modular Collaborative CoT Framework for Zero-shot Medical-VQA with LLM and MLLM Integration

📄 arXiv: 2410.04521v1 📥 PDF

作者: Lai Wei, Wenkai Wang, Xiaoyu Shen, Yu Xie, Zhihao Fan, Xiaojin Zhang, Zhongyu Wei, Wei Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-06

备注: 21 pages, 14 figures, 6 tables

💡 一句话要点

提出MC-CoT框架，提升LLM和MLLM在零样本医学VQA任务中的性能

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

关键词: 医学视觉问答 零样本学习 大型语言模型 多模态学习 思维链 跨模态协作 医学图像分析

📋 核心要点

  1. 现有医学VQA方法依赖于特定数据集的微调，成本高昂且缺乏零样本能力。
  2. MC-CoT框架通过LLM提供医学知识和任务指导，协同MLLM进行图像观察和推理，提升零样本性能。
  3. 实验表明，MC-CoT在多个医学VQA数据集上超越了现有MLLM和多模态CoT框架，验证了有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种模块化的跨模态协作思维链（MC-CoT）框架，旨在通过利用大型语言模型（LLM），增强多模态大型语言模型（MLLM）在医学视觉问答（Med-VQA）任务中的零样本性能。MC-CoT通过整合医学知识和任务特定指导来改进推理和信息提取。其中，LLM提供各种复杂的医学推理链，而MLLM基于LLM的指令提供对医学图像的各种观察。在SLAKE、VQA-RAD和PATH-VQA等数据集上的实验表明，MC-CoT在召回率和准确率方面优于独立的MLLM和各种多模态CoT框架。这些发现突出了在解决复杂的零样本Med-VQA任务中，结合背景信息和详细指导的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：医学视觉问答（Med-VQA）旨在根据医学图像回答相关问题。现有方法通常需要针对特定数据集进行微调，导致成本高昂，并且难以泛化到未见过的数据。这些方法缺乏利用外部医学知识的能力，限制了其在零样本场景下的表现。因此，如何在不进行微调的情况下，提升模型在Med-VQA任务中的零样本性能是一个关键问题。

核心思路：MC-CoT的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理能力和医学知识，指导多模态大型语言模型（MLLM）进行图像观察和问题解答。通过LLM生成思维链（CoT），提供逐步推理的步骤和医学背景知识，帮助MLLM更好地理解问题和图像内容，从而提高零样本性能。这种模块化的协作方式允许LLM和MLLM各自发挥优势，共同解决Med-VQA问题。

技术框架：MC-CoT框架包含两个主要模块：LLM模块和MLLM模块。首先，LLM接收问题，并生成一系列思维链，这些思维链包含医学知识和任务特定指导。然后，MLLM接收问题和LLM生成的思维链，并根据思维链的指导，对医学图像进行观察和分析。最后，MLLM结合图像信息和思维链的推理结果，生成最终答案。整个过程是一个LLM指导MLLM进行推理和解答的协作过程。

关键创新：MC-CoT的关键创新在于其模块化的协作方式和思维链的引入。与传统的端到端微调方法不同，MC-CoT将LLM和MLLM解耦，允许它们各自独立发展和优化。通过LLM生成思维链，为MLLM提供了更清晰的推理路径和更丰富的医学知识，从而显著提升了零样本性能。这种方法避免了对特定数据集的过度拟合，提高了模型的泛化能力。

关键设计：MC-CoT的关键设计包括LLM生成的思维链的质量和MLLM对思维链的利用方式。LLM需要生成高质量的思维链，包含准确的医学知识和清晰的推理步骤。MLLM需要有效地利用思维链的指导，将图像信息和推理结果结合起来，生成最终答案。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM和MLLM的具体模型。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，MC-CoT在SLAKE、VQA-RAD和PATH-VQA等数据集上显著优于独立的MLLM和各种多模态CoT框架。例如，在SLAKE数据集上，MC-CoT的召回率和准确率分别提升了X%和Y%（具体数值论文中给出），证明了其在零样本Med-VQA任务中的有效性。

🎯 应用场景

MC-CoT框架具有广泛的应用前景，可用于辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定和医学知识查询。该框架能够处理各种医学图像和问题，无需针对特定任务进行微调，降低了部署成本。未来，MC-CoT有望成为智能医疗系统的重要组成部分，提升医疗服务的效率和质量。

📄 摘要（原文）

In recent advancements, multimodal large language models (MLLMs) have been fine-tuned on specific medical image datasets to address medical visual question answering (Med-VQA) tasks. However, this common approach of task-specific fine-tuning is costly and necessitates separate models for each downstream task, limiting the exploration of zero-shot capabilities. In this paper, we introduce MC-CoT, a modular cross-modal collaboration Chain-of-Thought (CoT) framework designed to enhance the zero-shot performance of MLLMs in Med-VQA by leveraging large language models (LLMs). MC-CoT improves reasoning and information extraction by integrating medical knowledge and task-specific guidance, where LLM provides various complex medical reasoning chains and MLLM provides various observations of medical images based on instructions of the LLM. Our experiments on datasets such as SLAKE, VQA-RAD, and PATH-VQA show that MC-CoT surpasses standalone MLLMs and various multimodality CoT frameworks in recall rate and accuracy. These findings highlight the importance of incorporating background information and detailed guidance in addressing complex zero-shot Med-VQA tasks.