A Multimodal Approach For Endoscopic VCE Image Classification Using BiomedCLIP-PubMedBERT

📄 arXiv: 2410.19944v3 📥 PDF

作者: Nagarajan Ganapathy, Podakanti Satyajith Chary, Teja Venkata Ramana Kumar Pithani, Pavan Kavati, Arun Kumar S

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-25 (更新: 2024-12-24)

备注: 11 Pages, 2 Figures, Capsule Vision 2024 Challenge

💡 一句话要点

提出基于BiomedCLIP-PubMedBERT的多模态方法，用于内窥镜VCE图像分类。

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

关键词: 视频胶囊内窥镜 图像分类 多模态学习 BiomedCLIP PubMedBERT Vision Transformer 医学图像分析

📋 核心要点

  1. 现有VCE图像分析依赖人工，效率低且易出错，缺乏自动、准确的异常检测方法。
  2. 利用BiomedCLIP-PubMedBERT多模态模型，融合图像和文本信息，提升VCE图像分类的准确性。
  3. 实验结果表明，该模型在识别多种胃肠道异常方面表现出色，具有临床应用潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种先进的方法，用于微调BiomedCLIP PubMedBERT，这是一个多模态模型，旨在对视频胶囊内窥镜（VCE）帧中的异常进行分类，从而提高胃肠道医疗的诊断效率。通过将PubMedBERT语言模型与Vision Transformer（ViT）集成以处理内窥镜图像，我们的方法将图像分类为十个特定类别：血管扩张、出血、糜烂、红斑、异物、淋巴管扩张、息肉、溃疡、蠕虫和正常。我们的工作流程包括图像预处理和微调BiomedCLIP模型，以生成高质量的视觉和文本输入的嵌入，并通过相似性评分对齐它们以进行分类。包括分类精度、召回率和F1分数在内的性能指标表明，该模型具有准确识别内窥镜帧中异常的强大能力，显示了在临床诊断中实际应用的希望。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频胶囊内窥镜（VCE）图像分类问题，具体来说，是将VCE图像自动分类为十种类别：血管扩张、出血、糜烂、红斑、异物、淋巴管扩张、息肉、溃疡、蠕虫和正常。现有方法主要依赖人工阅片，效率低下且容易出现主观偏差，缺乏自动、准确的异常检测方法。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态学习，将图像的视觉信息和文本的语义信息融合起来，从而提高分类的准确性。具体来说，使用BiomedCLIP-PubMedBERT模型，该模型预训练于生物医学领域的文本和图像数据，能够更好地理解医学图像的特征和医学术语的含义。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1. 图像预处理：对VCE图像进行预处理，例如调整大小、归一化等，以提高模型的性能。2. 特征提取：使用Vision Transformer (ViT)提取图像的视觉特征，使用PubMedBERT提取文本特征。3. 特征对齐：使用BiomedCLIP模型将视觉特征和文本特征对齐到同一个嵌入空间。4. 分类：使用相似性评分对齐后的特征进行分类，将图像分类到预定义的十个类别中。

关键创新：论文的关键创新在于将BiomedCLIP-PubMedBERT模型应用于VCE图像分类。BiomedCLIP-PubMedBERT模型是一个预训练的多模态模型，能够有效地融合图像和文本信息。与传统的图像分类方法相比，该方法能够更好地利用医学知识，从而提高分类的准确性。

关键设计：论文的关键设计包括：1. 使用Vision Transformer (ViT)作为图像编码器，ViT能够有效地提取图像的全局特征。2. 使用PubMedBERT作为文本编码器，PubMedBERT能够理解医学术语的含义。3. 使用BiomedCLIP模型将视觉特征和文本特征对齐到同一个嵌入空间，BiomedCLIP模型通过对比学习的方式，使得相似的图像和文本的嵌入向量更加接近。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出方法的有效性，使用分类精度、召回率和F1分数等指标评估了模型的性能，结果表明该模型在VCE图像分类任务中表现出色，能够准确识别多种胃肠道异常，具有实际临床应用潜力。具体性能数据未知，但摘要强调了模型在准确识别异常方面的强大能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于临床辅助诊断，帮助医生快速准确地识别VCE图像中的异常，提高诊断效率和准确性，减少漏诊和误诊。未来，该技术可集成到VCE诊断系统中，实现智能化阅片，降低医生工作负担，提升医疗服务质量。

📄 摘要（原文）

This Paper presents an advanced approach for fine-tuning BiomedCLIP PubMedBERT, a multimodal model, to classify abnormalities in Video Capsule Endoscopy (VCE) frames, aiming to enhance diagnostic efficiency in gastrointestinal healthcare. By integrating the PubMedBERT language model with a Vision Transformer (ViT) to process endoscopic images, our method categorizes images into ten specific classes: angioectasia, bleeding, erosion, erythema, foreign body, lymphangiectasia, polyp, ulcer, worms, and normal. Our workflow incorporates image preprocessing and fine-tunes the BiomedCLIP model to generate high-quality embeddings for both visual and textual inputs, aligning them through similarity scoring for classification. Performance metrics, including classification, accuracy, recall, and F1 score, indicate the models strong ability to accurately identify abnormalities in endoscopic frames, showing promise for practical use in clinical diagnostics.