AOR: Anatomical Ontology-Guided Reasoning for Medical Large Multimodal Model in Chest X-Ray Interpretation

📄 arXiv: 2505.02830v1 📥 PDF

作者: Qingqiu Li, Zihang Cui, Seongsu Bae, Jilan Xu, Runtian Yuan, Yuejie Zhang, Rui Feng, Quanli Shen, Xiaobo Zhang, Junjun He, Shujun Wang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-05-05

💡 一句话要点

提出AOR框架，利用解剖学知识增强医学大模型在胸部X光片解读中的推理能力。

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

关键词: 胸部X光片解读 医学大模型 解剖学本体 多模态推理 区域级理解

📋 核心要点

  1. 现有医学大模型在胸部X光片解读中，缺乏区域级的理解和交互能力，且单步推理限制了解读的准确性和可解释性。
  2. 论文提出解剖学本体引导推理(AOR)框架，利用跨模态区域级信息进行多步推理，从而提升模型性能。
  3. 通过构建AOR-Instruction指令数据集进行训练，实验证明AOR在VQA和报告生成任务中均取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

胸部X光片(CXRs)是临床中最常见的影像学检查。近年来，大型多模态模型(LMMs)的进步使得自动化CXR解读成为可能，提高了诊断的准确性和效率。然而，尽管当前的医学LMMs(MLMMs)具有强大的视觉理解能力，但仍然面临两个主要挑战：(1)区域级理解和交互不足，(2)由于单步推理导致准确性和可解释性有限。本文提出了一种以解剖学为中心的推理能力来增强MLMMs的交互性和可解释性。具体来说，我们首先提出了一个解剖学本体引导推理(AOR)框架，该框架以跨模态区域级信息为中心，以促进多步推理。接下来，在专家医师的指导下，我们开发了AOR-Instruction，这是一个用于MLMMs训练的大型指令数据集。实验表明，AOR在VQA和报告生成任务中均表现出优越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有医学大型多模态模型(MLMMs)在胸部X光片(CXR)解读中，缺乏对图像区域的细粒度理解和交互能力，导致诊断准确性和可解释性不足。单步推理过程无法模拟医生进行诊断时的多步骤思考过程，限制了模型的性能上限。

核心思路：论文的核心思路是引入解剖学本体知识，指导模型进行区域级别的推理。通过将图像区域与解剖学概念联系起来，模型可以更好地理解图像内容，并进行多步推理，从而提高诊断的准确性和可解释性。这种方法模拟了医生在诊断时，首先识别关键解剖结构，然后分析这些结构是否存在异常的思维过程。

技术框架：AOR框架包含以下几个主要模块：1) 图像编码器：用于提取胸部X光片的视觉特征。2) 文本编码器：用于编码解剖学本体知识和指令信息。3) 跨模态融合模块：将视觉特征和文本特征进行融合，实现跨模态信息的交互。4) 解剖学本体引导推理模块：利用解剖学本体知识，指导模型进行区域级别的推理，生成诊断报告或回答相关问题。整个流程是，输入CXR图像和指令，经过编码和融合后，AOR模块根据解剖学知识逐步推理，最终输出结果。

关键创新：最重要的技术创新点在于解剖学本体引导推理模块的设计。该模块利用解剖学本体知识，将图像区域与解剖学概念联系起来，并指导模型进行多步推理。与现有方法相比，AOR能够更好地理解图像内容，并进行更准确的诊断。此外，AOR-Instruction数据集的构建也为MLMMs的训练提供了高质量的指令数据。

关键设计：AOR框架的关键设计包括：1) 解剖学本体的构建：论文可能使用了现有的解剖学本体，或者构建了自定义的解剖学本体，用于指导推理过程。2) 跨模态融合策略：论文可能采用了不同的跨模态融合策略，例如注意力机制或Transformer结构，用于实现视觉特征和文本特征的有效融合。3) 推理模块的设计：推理模块可能采用了循环神经网络(RNN)或Transformer结构，用于进行多步推理。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，AOR框架在VQA和报告生成任务中均取得了显著的性能提升。具体的数据指标和对比基线未知，但摘要中明确指出AOR表现出优越的性能。AOR-Instruction数据集的构建也为MLMMs的训练提供了有价值的资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于辅助医生进行胸部X光片的诊断，提高诊断效率和准确性，尤其是在医疗资源匮乏的地区。此外，该技术还可以用于医学教育和培训，帮助医学生更好地理解胸部X光片的解剖结构和病理特征。未来，该方法可以扩展到其他医学影像模态和疾病诊断领域，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Chest X-rays (CXRs) are the most frequently performed imaging examinations in clinical settings. Recent advancements in Large Multimodal Models (LMMs) have enabled automated CXR interpretation, enhancing diagnostic accuracy and efficiency. However, despite their strong visual understanding, current Medical LMMs (MLMMs) still face two major challenges: (1) Insufficient region-level understanding and interaction, and (2) Limited accuracy and interpretability due to single-step reasoning. In this paper, we empower MLMMs with anatomy-centric reasoning capabilities to enhance their interactivity and explainability. Specifically, we first propose an Anatomical Ontology-Guided Reasoning (AOR) framework, which centers on cross-modal region-level information to facilitate multi-step reasoning. Next, under the guidance of expert physicians, we develop AOR-Instruction, a large instruction dataset for MLMMs training. Our experiments demonstrate AOR's superior performance in both VQA and report generation tasks.