Parameter-Efficient Fine-Tuning Medical Multimodal Large Language Models for Medical Visual Grounding

📄 arXiv: 2410.23822v1 📥 PDF

作者: Jinlong He, Pengfei Li, Gang Liu, Shenjun Zhong

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-10-31

💡 一句话要点

提出参数高效微调的医学多模态大语言模型PFMVG，用于医学视觉定位

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

关键词: 医学视觉定位 多模态大语言模型 参数高效微调 医学影像 辅助诊断

📋 核心要点

  1. 医学领域MLLM面临训练成本高昂和数据需求大的挑战，且现有MLLM难以处理需要特定格式输出的医学视觉定位任务。
  2. 论文提出PFMVG模型，通过参数高效微调策略，使MLLM能够有效处理医学视觉定位任务，克服了数据和计算资源的限制。
  3. 实验结果表明，PFMVG在医学视觉定位任务上表现出色，不仅取得了具有竞争力的结果，而且显著优于GPT-4v模型。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLMs)继承了LLMs卓越的文本理解能力，并将其扩展到多模态场景。这些模型在通用领域的多模态任务中取得了优异的成果。然而，在医学领域，巨大的训练成本和对大量医学数据的需求给医学MLLMs的发展带来了挑战。此外，由于答案的自由文本形式，诸如需要以规定形式产生输出的视觉定位等任务对于MLLMs来说变得困难。到目前为止，在医学视觉定位领域还没有医学MLLMs的相关工作。针对医学视觉定位任务，即基于简短的文本描述识别医学图像中的位置，我们提出了参数高效微调的医学多模态大语言模型PFMVG。为了验证模型的性能，我们在一个公开的医学视觉定位基准数据集上对其进行了评估，结果表明该模型取得了具有竞争力的结果，并且显著优于GPT-4v。我们的代码将在同行评审后开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决医学视觉定位问题，即根据文本描述在医学图像中定位目标区域。现有方法，特别是通用MLLM，难以直接应用于该任务，主要痛点在于：1)医学数据匮乏；2)训练成本高昂；3)输出格式不匹配，视觉定位需要特定坐标或区域的输出，而MLLM通常生成自由文本。

核心思路：论文的核心思路是利用参数高效微调（Parameter-efficient Fine-tuning）策略，在预训练的通用MLLM基础上，针对医学视觉定位任务进行微调。通过少量参数的调整，使模型适应医学领域的知识和视觉定位的输出格式要求，从而降低训练成本，提高模型性能。

技术框架：PFMVG模型的整体框架基于现有的MLLM，主要包含以下模块：1)视觉编码器：用于提取医学图像的视觉特征；2)文本编码器：用于提取文本描述的语义特征；3)多模态融合模块：将视觉和文本特征进行融合；4)定位预测模块：根据融合后的特征，预测目标区域在图像中的位置坐标。微调主要集中在多模态融合模块和定位预测模块。

关键创新：论文的关键创新在于将参数高效微调策略应用于医学视觉定位任务，并设计了适应医学图像特点的定位预测模块。与从头训练医学MLLM相比，该方法显著降低了训练成本，并提高了模型在小样本医学数据集上的泛化能力。此外，针对医学图像的特点，可能采用了特定的数据增强或预处理方法。

关键设计：具体的参数高效微调方法（如LoRA、Adapter等）未知，但可以推测可能采用了某种降低训练参数量的方法。定位预测模块的设计细节未知，但可能包含回归层或分类层，用于预测目标区域的坐标或类别。损失函数可能包括定位损失（如IoU损失、L1损失）和文本描述的语义一致性损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PFMVG模型在公开的医学视觉定位基准数据集上取得了具有竞争力的结果，并且显著优于GPT-4v。具体的性能数据和提升幅度未知，但可以推断PFMVG在定位精度和效率方面均优于GPT-4v，证明了参数高效微调策略在医学视觉定位任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医学影像辅助诊断、手术导航、医学教育等领域。医生可以利用该模型快速定位病灶区域，提高诊断效率和准确性。在手术导航中，模型可以帮助医生精确定位手术目标，减少手术风险。此外，该模型还可以用于医学教育，帮助学生理解医学图像和相关文本描述。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) inherit the superior text understanding capabilities of LLMs and extend these capabilities to multimodal scenarios. These models achieve excellent results in the general domain of multimodal tasks. However, in the medical domain, the substantial training costs and the requirement for extensive medical data pose challenges to the development of medical MLLMs. Furthermore, due to the free-text form of answers, tasks such as visual grounding that need to produce output in a prescribed form become difficult for MLLMs. So far, there have been no medical MLLMs works in medical visual grounding area. For the medical vision grounding task, which involves identifying locations in medical images based on short text descriptions, we propose Parameter-efficient Fine-tuning medical multimodal large language models for Medcial Visual Grounding (PFMVG). To validate the performance of the model, we evaluate it on a public benchmark dataset for medical visual grounding, where it achieves competitive results, and significantly outperforming GPT-4v. Our code will be open sourced after peer review.