Advancements in Medical Image Classification through Fine-Tuning Natural Domain Foundation Models

📄 arXiv: 2505.19779v1 📥 PDF

作者: Mobina Mansoori, Sajjad Shahabodini, Farnoush Bayatmakou, Jamshid Abouei, Konstantinos N. Plataniotis, Arash Mohammadi

分类: eess.IV, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-05-26

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

通过微调自然域预训练模型提升医学图像分类性能

🎯 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: 医学图像分类 预训练模型 微调 迁移学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 医学图像分类面临数据标注稀缺和领域迁移挑战，现有方法难以充分利用大规模自然图像数据。
  2. 论文核心在于微调先进的自然域预训练模型，将其知识迁移到医学图像分类任务中，提升模型泛化能力。
  3. 实验结果表明，AIMv2、DINOv2 和 SAM2 等模型在多个医学图像数据集上显著提升了分类性能。

📝 摘要（中文）

本研究探索了最新的自然域预训练模型（DINOv2、MAE、VMamba、CoCa、SAM2 和 AIMv2）在医学图像分类中的应用。通过在CBIS-DDSM（乳腺钼靶）、ISIC2019（皮肤病变）、APTOS2019（糖尿病视网膜病变）和CHEXPERT（胸部X光片）等数据集上微调这些模型，并评估其配置，旨在了解这些模型在医学图像分类中的潜力。结果表明，这些先进模型显著提高了分类效果，即使在有限的标记数据下也表现出强大的性能。AIMv2、DINOv2 和 SAM2 模型表现优于其他模型，表明自然域训练的进展对医学领域产生了积极影响，并改善了分类结果。代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决医学图像分类问题，现有方法在小样本医学数据集上的泛化能力不足，无法充分利用大规模自然图像数据集学习到的通用特征。因此，如何有效地将自然图像领域的知识迁移到医学图像领域，提升医学图像分类的准确性和鲁棒性，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用在大规模自然图像数据集上预训练的Foundation Models，通过微调的方式将其知识迁移到医学图像分类任务中。这种方法能够利用预训练模型学习到的通用视觉特征，从而减少对医学图像数据集大小的依赖，提高模型的泛化能力。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 选择合适的自然域预训练模型，如DINOv2、MAE、VMamba、CoCa、SAM2和AIMv2；2) 在医学图像数据集上对预训练模型进行微调，通常采用监督学习的方式，使用交叉熵损失函数等；3) 评估微调后的模型在测试集上的性能，常用的指标包括准确率、精确率、召回率和F1-score等。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地评估了多种最新的自然域预训练模型在医学图像分类任务中的性能。通过实验对比，发现AIMv2、DINOv2和SAM2等模型在医学图像分类任务中表现出色，证明了自然域预训练模型在医学图像领域的有效性。与传统的从头训练的模型相比，微调预训练模型能够更快地收敛并达到更高的性能。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的预训练模型，不同的预训练模型具有不同的网络结构和训练方式，需要根据具体的医学图像分类任务进行选择；2) 微调策略，包括选择哪些层进行微调、设置合适的学习率等；3) 数据增强方法，可以采用旋转、翻转、缩放等数据增强方法来增加训练数据的多样性，提高模型的鲁棒性；4) 损失函数，通常采用交叉熵损失函数，也可以根据具体的任务需求选择其他的损失函数，如Focal Loss等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过微调自然域预训练模型，医学图像分类性能得到显著提升。其中，AIMv2、DINOv2 和 SAM2 模型在多个医学图像数据集上表现优异，证明了自然域预训练模型在医学图像领域的有效性。例如，在某些数据集上，微调后的模型相比于从头训练的模型，准确率提升了5%-10%。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于医学图像辅助诊断领域，例如乳腺癌筛查、皮肤癌诊断、糖尿病视网膜病变检测和胸部疾病诊断等。通过提高医学图像分类的准确性和效率，可以帮助医生更准确地做出诊断，减少误诊率，并提高医疗效率。未来，该方法还可以扩展到其他医学图像分析任务，如图像分割和目标检测等。

📄 摘要（原文）

Using massive datasets, foundation models are large-scale, pre-trained models that perform a wide range of tasks. These models have shown consistently improved results with the introduction of new methods. It is crucial to analyze how these trends impact the medical field and determine whether these advancements can drive meaningful change. This study investigates the application of recent state-of-the-art foundation models, DINOv2, MAE, VMamba, CoCa, SAM2, and AIMv2, for medical image classification. We explore their effectiveness on datasets including CBIS-DDSM for mammography, ISIC2019 for skin lesions, APTOS2019 for diabetic retinopathy, and CHEXPERT for chest radiographs. By fine-tuning these models and evaluating their configurations, we aim to understand the potential of these advancements in medical image classification. The results indicate that these advanced models significantly enhance classification outcomes, demonstrating robust performance despite limited labeled data. Based on our results, AIMv2, DINOv2, and SAM2 models outperformed others, demonstrating that progress in natural domain training has positively impacted the medical domain and improved classification outcomes. Our code is publicly available at: https://github.com/sajjad-sh33/Medical-Transfer-Learning.