Surgical-LLaVA: Toward Surgical Scenario Understanding via Large Language and Vision Models

📄 arXiv: 2410.09750v1 📥 PDF

作者: Juseong Jin, Chang Wook Jeong

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-10-13

备注: NeurIPS 2024 AIM-FM Workshop

💡 一句话要点

Surgical-LLaVA：通过大型语言和视觉模型实现手术场景理解

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

关键词: 手术场景理解 大型视觉语言模型 多模态学习 视觉问答 医疗应用

📋 核心要点

  1. 现有LVLM主要关注通用场景，缺乏针对手术场景的专业知识。
  2. Surgical-LLaVA通过整合手术图像和视频的视觉信息到语言模型中，实现手术场景理解。
  3. 实验表明，Surgical-LLaVA在手术场景中表现出强大的多模态聊天能力，并在视觉问答任务中优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种专门为手术场景设计的大型视觉语言模型（LVLM），名为Surgical-LLaVA。该模型将手术图像和视频的视觉表征整合到语言特征空间中，并在手术场景的指令跟随数据上进行微调。实验结果表明，Surgical-LLaVA在手术环境中表现出令人印象深刻的多模态聊天能力，并且偶尔能在未见过的指令上展现多模态行为。在手术场景的视觉问答数据集上的定量评估表明，该模型优于以往的工作，证明了其在处理更复杂手术场景方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型（LVLM）主要针对通用场景设计，缺乏对手术场景的专业知识和理解能力。这限制了它们在医疗领域的应用，例如辅助手术培训、术中决策支持等。因此，需要一种专门为手术场景设计的LVLM，能够理解手术图像和视频，并能进行多模态交互。

核心思路：本文的核心思路是将手术图像和视频的视觉表征融入到大型语言模型的特征空间中，从而使模型能够理解手术场景。通过在手术场景的指令跟随数据上进行微调，使模型能够根据指令执行相应的任务，例如回答关于手术过程的问题、识别手术器械等。

技术框架：Surgical-LLaVA的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉编码器：用于提取手术图像和视频的视觉特征。2) 语言模型：作为模型的核心，用于处理文本输入和生成文本输出。3) 多模态连接器：用于将视觉特征和语言特征进行融合。4) 指令跟随微调模块：用于在手术场景的指令跟随数据上对模型进行微调，使其能够根据指令执行相应的任务。

关键创新：Surgical-LLaVA的关键创新在于其针对手术场景的定制化设计。通过将手术图像和视频的视觉表征融入到语言模型中，使模型能够理解手术场景，并能进行多模态交互。此外，该模型还在手术场景的指令跟随数据上进行了微调，使其能够根据指令执行相应的任务。

关键设计：具体的视觉编码器和语言模型选择未知，但关键在于多模态连接器的设计，以及指令跟随微调数据的构建。损失函数可能包括语言模型损失和视觉问答损失。网络结构细节和参数设置在论文中未明确说明。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

Surgical-LLaVA在手术场景的视觉问答数据集上取得了优于以往工作的性能，证明了其在处理更复杂手术场景方面的潜力。具体性能数据和对比基线在摘要中未给出，需要查阅论文全文。

🎯 应用场景

Surgical-LLaVA在医疗领域具有广泛的应用前景，例如辅助手术培训、术中决策支持、远程医疗咨询等。它可以帮助医生更好地理解手术过程，提高手术效率和安全性。未来，该模型可以进一步扩展到其他医疗领域，例如疾病诊断、药物研发等，为医疗行业带来更大的价值。

📄 摘要（原文）

Conversation agents powered by large language models are revolutionizing the way we interact with visual data. Recently, large vision-language models (LVLMs) have been extensively studied for both images and videos. However, these studies typically focus on common scenarios. In this work, we introduce an LVLM specifically designed for surgical scenarios. We integrate visual representations of surgical images and videos into the language feature space. Consequently, we establish a LVLM model, Surgical-LLaVA, fine-tuned on instruction following data of surgical scenarios. Our experiments demonstrate that Surgical-LLaVA exhibits impressive multi-modal chat abilities in surgical contexts, occasionally displaying multi-modal behaviors on unseen instructions. We conduct a quantitative evaluation of visual question-answering datasets for surgical scenarios. The results show superior performance compared to previous works, indicating the potential of our model to tackle more complex surgery scenarios.