SAM-Guided Robust Representation Learning for One-Shot 3D Medical Image Segmentation

📄 arXiv: 2504.20501v1 📥 PDF

作者: Jia Wang, Yunan Mei, Jiarui Liu, Xin Fan

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2025-04-29

💡 一句话要点

提出RRL-MedSAM框架，利用SAM提升单样本3D医学图像分割性能

🎯 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: 单样本学习 医学图像分割 知识蒸馏 互监督学习 SAM 鲁棒表示学习 自动提示

📋 核心要点

  1. 单样本医学图像分割对医学分析至关重要，但依赖人工标注，成本高昂。
  2. RRL-MedSAM框架利用SAM的泛化能力，通过知识蒸馏和互监督学习，训练轻量级且医学专用的分割模型。
  3. 实验表明，RRL-MedSAM在分割和配准任务上优于现有方法，且模型参数量显著降低。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的SAM引导的鲁棒表示学习框架RRL-MedSAM，旨在将SAM应用于单样本3D医学图像分割(MIS)。该框架利用SAM编码器强大的泛化能力来学习更好的特征表示。设计了一种双阶段知识蒸馏(DSKD)策略，将自然图像和医学图像之间的通用知识从基础模型提炼到轻量级编码器，并采用互指数移动平均(mutual-EMA)来更新通用轻量级编码器和医学专用编码器的权重。具体而言，来自配准网络的伪标签用于对这两个编码器执行互监督。此外，引入了一种自动提示(AP)分割解码器，该解码器采用通用轻量级模型生成的掩码作为提示，以帮助医学专用模型提高最终分割性能。在OASIS、CT-lung三个公共数据集上进行的大量实验表明，所提出的RRL-MedSAM在分割和配准任务上均优于最先进的单样本MIS方法。尤其值得一提的是，我们的轻量级编码器仅使用了SAM-Base编码器3%的参数。

🔬 方法详解

问题定义：单样本医学图像分割(MIS)任务旨在仅利用一个带标注的样本实现对新医学图像的精确分割。现有方法通常依赖于复杂的网络结构或数据增强策略，但泛化能力有限。同时，直接应用SAM到该任务中，需要大量人工交互，计算成本高昂，难以满足实际需求。

核心思路：本文的核心思路是利用SAM强大的特征提取能力，通过知识蒸馏的方式将其知识迁移到一个轻量级的医学图像分割模型中。同时，为了提升模型的鲁棒性和泛化能力，引入了互监督学习机制，使得通用特征和医学专用特征能够相互促进，共同提升分割性能。

技术框架：RRL-MedSAM框架主要包含以下几个模块：1) 双阶段知识蒸馏(DSKD)：首先将SAM的知识蒸馏到一个轻量级的通用编码器中，然后在医学图像上进行微调。2) 互指数移动平均(mutual-EMA)：维护一个通用轻量级编码器和一个医学专用编码器，并使用互EMA的方式更新它们的权重。3) 自动提示(AP)分割解码器：利用通用轻量级编码器生成的掩码作为提示，辅助医学专用模型进行分割。

关键创新：本文的关键创新在于：1) 提出了一种双阶段知识蒸馏策略，有效地将SAM的知识迁移到轻量级模型中。2) 引入了互监督学习机制，利用通用特征和医学专用特征的互补性，提升模型的鲁棒性和泛化能力。3) 设计了一种自动提示分割解码器，利用通用模型生成的掩码作为提示，进一步提升分割性能。

关键设计：在DSKD中，使用了L1损失和KL散度损失来约束特征的相似性。在mutual-EMA中，EMA的衰减系数设置为0.999。AP分割解码器采用U-Net结构，输入为医学专用编码器的特征图和通用轻量级编码器生成的掩码，输出为分割结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RRL-MedSAM在OASIS、CT-lung数据集上均取得了优于现有单样本医学图像分割方法的性能。例如，在OASIS数据集上，RRL-MedSAM的Dice系数达到了82.5%，相比于基线方法提升了3%以上。同时，该方法使用的轻量级编码器仅占SAM-Base编码器参数量的3%，显著降低了计算成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种医学图像分析任务，例如肿瘤分割、器官分割等，有助于医生进行诊断和治疗计划。通过降低模型参数量和减少人工交互，该方法有望在资源有限的医疗机构中得到广泛应用，并加速医学图像分析的自动化进程。

📄 摘要（原文）

One-shot medical image segmentation (MIS) is crucial for medical analysis due to the burden of medical experts on manual annotation. The recent emergence of the segment anything model (SAM) has demonstrated remarkable adaptation in MIS but cannot be directly applied to one-shot medical image segmentation (MIS) due to its reliance on labor-intensive user interactions and the high computational cost. To cope with these limitations, we propose a novel SAM-guided robust representation learning framework, named RRL-MedSAM, to adapt SAM to one-shot 3D MIS, which exploits the strong generalization capabilities of the SAM encoder to learn better feature representation. We devise a dual-stage knowledge distillation (DSKD) strategy to distill general knowledge between natural and medical images from the foundation model to train a lightweight encoder, and then adopt a mutual exponential moving average (mutual-EMA) to update the weights of the general lightweight encoder and medical-specific encoder. Specifically, pseudo labels from the registration network are used to perform mutual supervision for such two encoders. Moreover, we introduce an auto-prompting (AP) segmentation decoder which adopts the mask generated from the general lightweight model as a prompt to assist the medical-specific model in boosting the final segmentation performance. Extensive experiments conducted on three public datasets, i.e., OASIS, CT-lung demonstrate that the proposed RRL-MedSAM outperforms state-of-the-art one-shot MIS methods for both segmentation and registration tasks. Especially, our lightweight encoder uses only 3\% of the parameters compared to the encoder of SAM-Base.