BioD2C: A Dual-level Semantic Consistency Constraint Framework for Biomedical VQA

📄 arXiv: 2503.02476v1 📥 PDF

作者: Zhengyang Ji, Shang Gao, Li Liu, Yifan Jia, Yutao Yue

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-03-04

💡 一句话要点

BioD2C：双层语义一致性约束框架，提升生物医学VQA性能

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

关键词: 生物医学VQA 多模态学习 语义一致性 特征融合 跨模态对齐

📋 核心要点

  1. 现有生物医学VQA模型在多模态信息交互上存在不足，仅在模型层面进行交互，导致语义对齐效果不佳。
  2. BioD2C框架在模型和特征层面实现双层语义交互对齐，使模型能自适应学习基于问题的视觉特征。
  3. 实验结果表明，BioD2C在多个数据集上达到SOTA性能，验证了其鲁棒性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

生物医学视觉问答（VQA）已被广泛研究，并在辅助医疗诊断等领域展现出重要的应用价值和潜力。然而，现有的生物医学VQA模型仅在大型语言模型（LLM）的模型层面进行多模态信息交互，导致在处理复杂任务时多模态语义对齐效果欠佳。为了解决这个问题，我们提出了BioD2C：一种新颖的双层语义一致性约束框架，用于生物医学VQA，它在模型和特征层面实现了双层语义交互对齐，使模型能够自适应地学习基于问题的视觉特征。具体而言，我们首先通过图像-文本融合机制将文本特征集成到视觉特征中，作为特征层面的语义交互，从而获得以给定文本为条件的视觉特征；然后引入基于文本队列的跨模态软语义损失函数，以进一步对齐图像语义和问题语义。此外，我们构建了一个新的数据集BioVGQ，通过过滤手动修改的图像并将问题-答案对与多模态上下文对齐，来解决先前数据集中固有的偏差。大量的实验结果表明，BioD2C在多个下游数据集上实现了最先进（SOTA）的性能，展示了其鲁棒性、泛化性和推动生物医学VQA研究的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：生物医学视觉问答（VQA）旨在根据给定的医学图像和问题，生成准确的答案。现有方法主要依赖大型语言模型，但在多模态信息融合时，仅在模型层面进行交互，忽略了特征层面的语义对齐，导致模型难以有效捕捉图像和文本之间的深层关联，尤其是在处理复杂医学图像和问题时，性能会显著下降。

核心思路：BioD2C的核心思路是在特征层面和模型层面同时进行语义一致性约束，从而增强图像和文本之间的语义对齐。通过特征层面的融合，使视觉特征能够感知文本信息，从而更有针对性地提取与问题相关的视觉特征。同时，通过跨模态软语义损失函数，进一步拉近图像和问题在语义空间中的距离。

技术框架：BioD2C框架主要包含以下几个模块：1) 图像特征提取模块：使用预训练的卷积神经网络提取图像的视觉特征。2) 文本特征提取模块：使用预训练的文本编码器提取问题的文本特征。3) 特征融合模块：将文本特征融入到视觉特征中，生成条件视觉特征。4) 答案预测模块：基于融合后的特征，预测答案。5) 语义一致性约束模块：包含特征层面的图像-文本融合机制和模型层面的跨模态软语义损失函数。

关键创新：BioD2C的关键创新在于提出了双层语义一致性约束框架，即同时在特征层面和模型层面进行语义对齐。与现有方法相比，BioD2C不仅考虑了模型层面的多模态交互，还关注了特征层面的语义融合，从而更有效地利用了图像和文本信息。此外，提出的基于文本队列的跨模态软语义损失函数，能够更好地对齐图像和问题在语义空间中的表示。

关键设计：在特征融合模块中，使用了注意力机制来动态地融合文本特征和视觉特征。跨模态软语义损失函数基于文本队列，通过计算图像特征与队列中所有文本特征的相似度，来衡量图像和问题之间的语义一致性。损失函数的设计考虑了正样本和负样本之间的关系，从而更好地优化模型的性能。BioVGQ数据集的构建，通过人工过滤和对齐，减少了数据集的偏差，使得模型训练更加可靠。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

BioD2C在多个生物医学VQA数据集上取得了显著的性能提升，例如在BioVGQ数据集上，BioD2C的准确率超过了现有SOTA模型。实验结果表明，BioD2C在处理复杂医学图像和问题时，能够更准确地捕捉图像和文本之间的语义关联，从而生成更可靠的答案。此外，BioD2C在其他数据集上也表现出良好的泛化能力。

🎯 应用场景

BioD2C在生物医学VQA领域具有广泛的应用前景，可用于辅助医生进行疾病诊断、医学图像分析和医学知识问答。通过提供准确的答案，BioD2C可以帮助医生更快速地获取所需信息，提高诊断效率和准确性。未来，该技术有望应用于远程医疗、医学教育和健康咨询等领域，为医疗健康事业做出贡献。

📄 摘要（原文）

Biomedical visual question answering (VQA) has been widely studied and has demonstrated significant application value and potential in fields such as assistive medical diagnosis. Despite their success, current biomedical VQA models perform multimodal information interaction only at the model level within large language models (LLMs), leading to suboptimal multimodal semantic alignment when dealing with complex tasks. To address this issue, we propose BioD2C: a novel Dual-level Semantic Consistency Constraint Framework for Biomedical VQA, which achieves dual-level semantic interaction alignment at both the model and feature levels, enabling the model to adaptively learn visual features based on the question. Specifically, we firstly integrate textual features into visual features via an image-text fusion mechanism as feature-level semantic interaction, obtaining visual features conditioned on the given text; and then introduce a text-queue-based cross-modal soft semantic loss function to further align the image semantics with the question semantics. Specifically, in this work, we establish a new dataset, BioVGQ, to address inherent biases in prior datasets by filtering manually-altered images and aligning question-answer pairs with multimodal context, and train our model on this dataset. Extensive experimental results demonstrate that BioD2C achieves state-of-the-art (SOTA) performance across multiple downstream datasets, showcasing its robustness, generalizability, and potential to advance biomedical VQA research.