Scaling Large Vision-Language Models for Enhanced Multimodal Comprehension In Biomedical Image Analysis

📄 arXiv: 2501.15370v1 📥 PDF

作者: Robinson Umeike, Neil Getty, Fangfang Xia, Rick Stevens

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-01-26

备注: 4 Pages, 4 Figures, 1 Table

DOI: 10.1109/ISBI60581.2025.10981159

💡 一句话要点

微调LLaVA模型，提升生物医学图像分析中多模态理解能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 多模态理解 生物医学图像分析 低剂量放射治疗 领域自适应 LLaVA 视觉问答

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在处理特定领域（如生物医学）数据时能力不足，且容易产生幻觉。
  2. 通过微调LLaVA模型，构建智能助手，专注于低剂量放射治疗领域的多模态理解。
  3. 在包含50882个图像-文本对的数据集上训练，并在视觉问答任务中表现出优于基础模型的性能，减少了幻觉。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在理解文本数据方面表现出巨大的能力，并越来越多地被用于帮助研究人员通过知识提取(信息检索)、知识提炼(将关键发现和方法总结成简洁的形式)和知识综合(聚合来自多个科学来源的信息以解决复杂的问题、生成假设和制定实验计划)来加速科学发现。然而，科学数据通常以视觉和文本两种形式存在。视觉语言模型(VLMs)通过结合预训练的视觉骨干网络来处理图像，以及一个跨模态投影器，将图像tokens适配到LLM的维度空间，从而提供更丰富的多模态理解。然而，现成的VLMs在处理特定领域的数据时能力有限，并且容易产生幻觉。我们开发了基于LLaVA模型微调的智能助手，以增强低剂量放射治疗(LDRT，一种用于治疗癌症相关疾病的良性方法)中的多模态理解。使用来自42673篇文章的多语言数据，我们为视觉问答(VQA)基准设计了复杂的推理和详细描述任务。我们的助手在50882个图像-文本对上进行训练，通过LLM-as-a-judge方法评估，证明了其优于基础模型的性能，特别是在减少幻觉和提高领域特定理解方面。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决通用视觉语言模型在生物医学图像分析领域，特别是低剂量放射治疗（LDRT）方面，理解能力不足的问题。现有方法在处理领域特定数据时容易产生幻觉，无法准确理解图像和文本之间的复杂关系。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的LLaVA模型，并针对LDRT领域的数据进行微调，从而使模型能够更好地理解和处理该领域的多模态信息。通过领域特定的数据训练，减少模型幻觉，提升理解能力。

技术框架：该方法基于LLaVA模型，LLaVA模型包含一个视觉编码器和一个大型语言模型。首先，使用视觉编码器提取图像特征，然后通过跨模态投影器将图像特征映射到LLM的维度空间。最后，使用LDRT领域的图像-文本对数据对整个模型进行微调，以提升模型在该领域的理解能力。

关键创新：关键创新在于针对特定生物医学领域（LDRT）对视觉语言模型进行微调，并构建了包含复杂推理和详细描述任务的视觉问答基准。这种领域自适应的微调方法能够有效减少模型幻觉，并提升领域特定理解能力。

关键设计：论文使用了来自42673篇文章的多语言数据，并构建了包含50882个图像-文本对的数据集用于模型训练。使用LLM-as-a-judge方法评估模型性能，该方法利用大型语言模型作为裁判，对模型的输出进行评估。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过微调的LLaVA模型在LDRT领域的视觉问答任务中表现出优于基础模型的性能。通过LLM-as-a-judge方法评估，该模型在减少幻觉和提高领域特定理解方面取得了显著提升。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医学图像分析、辅助诊断、放射治疗计划制定等领域。通过提升模型对医学图像和文本信息的理解能力，可以帮助医生更准确地进行疾病诊断和治疗，提高医疗效率和质量。未来，该方法可以推广到其他医学领域，为医学研究和临床实践提供更强大的支持。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated immense capabilities in understanding textual data and are increasingly being adopted to help researchers accelerate scientific discovery through knowledge extraction (information retrieval), knowledge distillation (summarizing key findings and methodologies into concise forms), and knowledge synthesis (aggregating information from multiple scientific sources to address complex queries, generate hypothesis and formulate experimental plans). However, scientific data often exists in both visual and textual modalities. Vision language models (VLMs) address this by incorporating a pretrained vision backbone for processing images and a cross-modal projector that adapts image tokens into the LLM dimensional space, thereby providing richer multimodal comprehension. Nevertheless, off-the-shelf VLMs show limited capabilities in handling domain-specific data and are prone to hallucinations. We developed intelligent assistants finetuned from LLaVA models to enhance multimodal understanding in low-dose radiation therapy (LDRT)-a benign approach used in the treatment of cancer-related illnesses. Using multilingual data from 42,673 articles, we devise complex reasoning and detailed description tasks for visual question answering (VQA) benchmarks. Our assistants, trained on 50,882 image-text pairs, demonstrate superior performance over base models as evaluated using LLM-as-a-judge approach, particularly in reducing hallucination and improving domain-specific comprehension.