VividMed: Vision Language Model with Versatile Visual Grounding for Medicine

📄 arXiv: 2410.12694v2 📥 PDF

作者: Lingxiao Luo, Bingda Tang, Xuanzhong Chen, Rong Han, Ting Chen

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-10-16 (更新: 2025-02-18)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

VividMed：面向医学领域，具备多功能视觉定位的视觉语言模型

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

关键词: 视觉语言模型 医学影像分析 视觉定位 语义分割 实例分割 3D医学图像 数据合成

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在医学领域的应用受限于视觉定位方法单一，无法满足复杂医学任务的需求，且对3D医学图像支持不足。
  2. VividMed通过支持语义分割和实例级边界框生成，以及兼容2D/3D医学图像，实现了多功能的视觉定位。
  3. VividMed采用三阶段训练流程和自动数据合成流程，并在视觉问答和报告生成等下游任务中取得了良好效果。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型（VLMs）在生成视觉引导的响应方面展现出显著潜力。然而，它们在医学领域的应用受到独特挑战的阻碍。例如，大多数VLMs依赖于单一的视觉定位方法，而复杂的医学任务需要更多通用的方法。此外，虽然大多数VLMs仅处理2D图像，但很大一部分医学图像是3D的。医学数据的缺乏进一步加剧了这些障碍。为了应对这些挑战，我们提出了VividMed，一种用于医学的具有多功能视觉定位的视觉语言模型。我们的模型支持生成语义分割掩码和实例级边界框，并适应各种成像模式，包括2D和3D数据。我们设计了一个三阶段训练过程和一个基于开放数据集和模型的自动数据合成流程。除了视觉定位任务外，VividMed还在其他常见的下游任务（包括视觉问答（VQA）和报告生成）中表现出色。消融研究经验表明，集成视觉定位能力可以提高这些任务的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言模型在医学图像处理中面临的痛点主要有三个：一是视觉定位能力不足，通常只支持单一的定位方式，无法满足复杂医学任务的需求；二是缺乏对3D医学图像的支持，而医学领域存在大量的3D图像数据；三是医学领域的数据相对匮乏，难以训练出高性能的模型。

核心思路：VividMed的核心思路是构建一个具备多功能视觉定位能力的视觉语言模型，使其能够同时处理2D和3D医学图像，并支持多种视觉定位方式（语义分割和实例级边界框）。同时，通过自动数据合成的方式来缓解医学数据匮乏的问题。

技术框架：VividMed的整体框架包含三个主要阶段：(1)预训练阶段：利用大规模的开放数据集进行预训练，提升模型的基础能力。(2)视觉定位能力训练阶段：通过合成的医学图像数据，训练模型生成语义分割掩码和实例级边界框的能力。(3)下游任务微调阶段：在具体的下游任务（如视觉问答和报告生成）上进行微调，提升模型在特定任务上的性能。

关键创新：VividMed最重要的创新点在于其多功能的视觉定位能力，它能够同时生成语义分割掩码和实例级边界框，从而更好地理解医学图像中的信息。此外，自动数据合成流程也是一个重要的创新，它能够有效地缓解医学数据匮乏的问题。

关键设计：VividMed的关键设计包括：(1)采用Transformer作为模型的主干网络，以获得强大的特征提取能力。(2)设计了专门的视觉定位模块，用于生成语义分割掩码和实例级边界框。(3)采用了对比学习损失函数，以提高视觉定位的准确性。(4)在数据合成过程中，使用了多种数据增强技术，以提高模型的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

VividMed在视觉问答和报告生成等下游任务中表现出色，通过消融实验证明，集成视觉定位能力可以显著提高这些任务的性能。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示，表明VividMed在医学视觉语言模型领域具有领先的水平。

🎯 应用场景

VividMed在医学影像分析领域具有广泛的应用前景，例如辅助医生进行疾病诊断、病灶定位和手术规划。它可以应用于多种医学影像模态，如X光、CT、MRI等。该研究有望提高医学影像分析的效率和准确性，从而改善患者的治疗效果。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Vision Language Models (VLMs) have demonstrated remarkable promise in generating visually grounded responses. However, their application in the medical domain is hindered by unique challenges. For instance, most VLMs rely on a single method of visual grounding, whereas complex medical tasks demand more versatile approaches. Additionally, while most VLMs process only 2D images, a large portion of medical images are 3D. The lack of medical data further compounds these obstacles. To address these challenges, we present VividMed, a vision language model with versatile visual grounding for medicine. Our model supports generating both semantic segmentation masks and instance-level bounding boxes, and accommodates various imaging modalities, including both 2D and 3D data. We design a three-stage training procedure and an automatic data synthesis pipeline based on open datasets and models. Besides visual grounding tasks, VividMed also excels in other common downstream tasks, including Visual Question Answering (VQA) and report generation. Ablation studies empirically show that the integration of visual grounding ability leads to improved performance on these tasks. Our code is publicly available at https://github.com/function2-llx/MMMM.