Zeus: Zero-shot LLM Instruction for Union Segmentation in Multimodal Medical Imaging
作者: Siyuan Dai, Kai Ye, Guodong Liu, Haoteng Tang, Liang Zhan
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-04-09
备注: 21 pages, 4 figures, In Press by a journal
💡 一句话要点
Zeus：面向多模态医学影像联合分割的零样本LLM指令学习框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态医学影像分割 大型语言模型 零样本学习 指令学习 联合分割
📋 核心要点
- 现有医学图像分割方法缺乏对文本信息的有效利用，限制了其在实际临床诊断中的应用。
- 提出Zeus框架，利用冻结的LLM生成与医学图像对应的文本指令，模拟放射科医生诊断流程。
- 实验结果表明，该方法在多模态分割任务中表现优异，无需预先收集视觉-语言数据集。
📝 摘要（中文）
医学图像分割受益于UNet和Transformer的不断发展取得了显著进展。然而，实际临床诊断通常需要整合领域知识，特别是文本信息。多模态学习（视觉和文本）是一种解决方案，但配对的视觉-语言数据集的收集成本高昂且耗时，带来了重大挑战。受大型语言模型（LLM）在众多跨模态任务中的卓越能力启发，我们提出了一种新的Vision-LLM联合框架来解决这些问题。具体来说，我们引入了冻结的LLM，用于基于相应的医学图像进行零样本指令生成，模仿放射科扫描和报告生成过程。为了更好地近似真实世界的诊断过程，我们从多模态放射图像（例如，T1-w或T2-w MRI和CT）生成更精确的文本指令。基于LLM令人印象深刻的语义理解能力和丰富的知识，该过程强调从不同模态提取特殊特征，并将信息重新组合以进行最终的临床诊断。通过生成的文本指令，我们提出的联合分割框架可以处理多模态分割，而无需事先收集视觉-语言数据集。为了评估我们提出的方法，我们进行了全面的实验，并与有影响力的基线进行了比较，统计结果和可视化案例研究证明了我们新方法的优越性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态医学图像分割中缺乏配对视觉-语言数据的问题。现有方法要么依赖于大量的标注数据，要么难以有效融合文本信息，限制了其在实际临床诊断中的应用。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力和知识储备，将医学图像转化为文本指令，从而将多模态分割问题转化为单模态分割问题。通过模仿放射科医生的诊断流程，生成与图像内容相关的文本描述，为分割任务提供额外的上下文信息。
技术框架：Zeus框架主要包含两个阶段：指令生成阶段和分割阶段。在指令生成阶段，冻结的LLM接收医学图像作为输入，生成相应的文本指令。在分割阶段，分割网络接收医学图像和生成的文本指令作为输入，进行分割预测。整体流程模拟了放射科医生根据影像和报告进行诊断的过程。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM进行零样本指令生成，无需预先收集配对的视觉-语言数据集。通过将多模态信息融合到文本指令中，为分割网络提供了更丰富的上下文信息，提高了分割精度。
关键设计：论文采用了冻结的LLM，避免了对LLM进行微调，降低了计算成本。指令生成阶段，针对不同模态的医学图像，设计了不同的prompt，以提高指令的质量。分割阶段，将图像和文本指令作为分割网络的输入，利用注意力机制融合多模态信息。
📊 实验亮点
论文通过实验验证了Zeus框架的有效性。实验结果表明，该方法在多模态医学图像分割任务中取得了显著的性能提升，优于现有的基线方法。可视化案例研究也表明，该方法能够生成高质量的分割结果，具有良好的临床应用前景。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种医学影像诊断场景，例如肿瘤检测、器官分割、病灶定位等。通过整合不同模态的医学影像信息，辅助医生进行更准确、更高效的诊断，具有重要的临床应用价值。未来，该方法有望推广到其他多模态医学影像分析任务中。
📄 摘要（原文）
Medical image segmentation has achieved remarkable success through the continuous advancement of UNet-based and Transformer-based foundation backbones. However, clinical diagnosis in the real world often requires integrating domain knowledge, especially textual information. Conducting multimodal learning involves visual and text modalities shown as a solution, but collecting paired vision-language datasets is expensive and time-consuming, posing significant challenges. Inspired by the superior ability in numerous cross-modal tasks for Large Language Models (LLMs), we proposed a novel Vision-LLM union framework to address the issues. Specifically, we introduce frozen LLMs for zero-shot instruction generation based on corresponding medical images, imitating the radiology scanning and report generation process. {To better approximate real-world diagnostic processes}, we generate more precise text instruction from multimodal radiology images (e.g., T1-w or T2-w MRI and CT). Based on the impressive ability of semantic understanding and rich knowledge of LLMs. This process emphasizes extracting special features from different modalities and reunion the information for the ultimate clinical diagnostic. With generated text instruction, our proposed union segmentation framework can handle multimodal segmentation without prior collected vision-language datasets. To evaluate our proposed method, we conduct comprehensive experiments with influential baselines, the statistical results and the visualized case study demonstrate the superiority of our novel method.}