VisionLLM-based Multimodal Fusion Network for Glottic Carcinoma Early Detection

📄 arXiv: 2412.18124v1 📥 PDF

作者: Zhaohui Jin, Yi Shuai, Yongcheng Li, Lingcong Cai, Yun Li, Huifen Liu, Xiaomao Fan

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-24

💡 一句话要点

提出基于VisionLLM的多模态融合网络MMGC-Net，用于喉癌早期检测。

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

关键词: 喉癌检测 多模态融合 VisionLLM 深度学习 医学图像分析

📋 核心要点

  1. 喉癌早期检测面临挑战，喉癌与声带发育不良的形态相似性导致现有方法检测准确率不高。
  2. 提出MMGC-Net，利用VisionLLM融合图像和文本信息，捕获互补特征，提升检测的准确性和鲁棒性。
  3. 在SYSU1H数据集上进行实验，结果表明MMGC-Net达到了state-of-the-art的性能，优于之前的多模态模型。

📝 摘要（中文）

喉癌的早期检测对于改善患者预后至关重要，因为它能够实现及时干预，保护发声功能，并显著降低肿瘤进展和转移的风险。然而，喉癌与声带发育不良在形态上的相似性导致检测准确率不佳。为了解决这个问题，我们提出了一种基于视觉大语言模型（VisionLLM-based）的多模态融合网络MMGC-Net，用于喉癌检测。通过整合图像和文本模态，多模态模型可以捕获互补信息，从而实现更准确和稳健的预测。本文收集了来自中山大学附属第一医院的名为SYSU1H的私有真实喉癌数据集，包含5799个图像-文本对。我们利用图像编码器和额外的Q-Former来提取视觉嵌入，并利用大型语言模型Meta AI (Llama3)来获得文本嵌入。然后，这些模态通过喉部特征融合块进行整合，从而实现图像和文本特征的全面融合，进而提高喉癌识别性能。在SYSU1H数据集上的大量实验表明，MMGC-Net可以实现最先进的性能，优于以往的多模态模型。

🔬 方法详解

问题定义：喉癌的早期检测对于患者的治疗至关重要，但喉癌与声带发育不良在形态上的高度相似性使得准确区分两者成为一个难题。现有的检测方法在区分这两种情况时，准确率往往不尽如人意，容易造成误诊或漏诊。因此，如何提高喉癌早期检测的准确率是本研究要解决的核心问题。

核心思路：本论文的核心思路是利用多模态融合的方法，将图像和文本信息结合起来，从而更全面地了解病情。图像信息可以提供病灶的形态特征，而文本信息（例如医生的诊断报告）则可以提供病灶的病理信息。通过将这两种信息融合起来，可以更准确地判断病灶是否为喉癌。此外，利用VisionLLM可以更好地提取图像和文本中的关键特征，从而提高融合效果。

技术框架：MMGC-Net的整体架构包含以下几个主要模块：1) 图像编码器：用于提取图像的视觉特征。论文中使用了图像编码器和额外的Q-Former来提取视觉嵌入。2) 文本编码器：用于提取文本的语义特征。论文中使用了大型语言模型Meta AI (Llama3)来获得文本嵌入。3) 喉部特征融合块：用于将图像特征和文本特征进行融合。该模块是MMGC-Net的核心模块，其设计目的是为了充分利用图像和文本之间的互补信息。

关键创新：本论文的关键创新在于将VisionLLM应用于喉癌早期检测，并设计了一个喉部特征融合块，能够有效地融合图像和文本特征。与传统的单模态方法相比，MMGC-Net能够利用多模态信息，从而提高检测的准确率。与以往的多模态模型相比，MMGC-Net使用了VisionLLM，能够更好地提取图像和文本中的关键特征。

关键设计：论文中使用了Q-Former来提取视觉嵌入，并使用了Llama3来获得文本嵌入。喉部特征融合块的具体结构未知，但其设计目标是实现图像和文本特征的全面融合。损失函数和训练策略等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MMGC-Net在SYSU1H数据集上进行了广泛的实验，结果表明其性能优于以往的多模态模型，达到了state-of-the-art的水平。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有给出，属于未知信息。但可以确定的是，该模型在喉癌检测任务上取得了显著的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于临床喉癌早期筛查，辅助医生进行更准确的诊断，减少误诊率，提高患者的生存率和生活质量。未来，该技术可扩展到其他癌症的早期检测，具有广阔的应用前景。同时，该研究也为多模态医学图像分析提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

The early detection of glottic carcinoma is critical for improving patient outcomes, as it enables timely intervention, preserves vocal function, and significantly reduces the risk of tumor progression and metastasis. However, the similarity in morphology between glottic carcinoma and vocal cord dysplasia results in suboptimal detection accuracy. To address this issue, we propose a vision large language model-based (VisionLLM-based) multimodal fusion network for glottic carcinoma detection, known as MMGC-Net. By integrating image and text modalities, multimodal models can capture complementary information, leading to more accurate and robust predictions. In this paper, we collect a private real glottic carcinoma dataset named SYSU1H from the First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, with 5,799 image-text pairs. We leverage an image encoder and additional Q-Former to extract vision embeddings and the Large Language Model Meta AI (Llama3) to obtain text embeddings. These modalities are then integrated through a laryngeal feature fusion block, enabling a comprehensive integration of image and text features, thereby improving the glottic carcinoma identification performance. Extensive experiments on the SYSU1H dataset demonstrate that MMGC-Net can achieve state-of-the-art performance, which is superior to previous multimodal models.