Spatial-ORMLLM: Improve Spatial Relation Understanding in the Operating Room with Multimodal Large Language Model

📄 arXiv: 2508.08199v1 📥 PDF

作者: Peiqi He, Zhenhao Zhang, Yixiang Zhang, Xiongjun Zhao, Shaoliang Peng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-11

💡 一句话要点

提出Spatial-ORMLLM以解决手术室空间关系理解问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 空间关系理解 多模态大语言模型 3D空间推理 手术室应用 特征融合 医学决策支持 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖于多模态数据进行空间关系学习，但在手术室中缺乏足够的3D数据，导致细节捕捉不足。
  2. Spatial-ORMLLM通过仅使用RGB模态，结合空间增强特征融合模块，进行3D空间推理，解决了数据获取的困难。
  3. 实验结果显示，Spatial-ORMLLM在多个基准数据集上达到了最先进的性能，并能有效适应新的手术场景。

📝 摘要（中文）

在手术室中，精确的空间建模对许多临床任务至关重要，支持术中意识、危险规避和外科决策。现有方法利用大规模多模态数据集进行潜在空间对齐，但忽视了多模态大语言模型（MLLM）的3D能力。为了解决这一问题，本文提出了Spatial-ORMLLM，这是首个仅使用RGB模态进行3D空间推理的视觉-语言模型，能够推断体积和语义线索，支持下游医学任务。Spatial-ORMLLM结合了空间增强特征融合模块，将2D模态输入与提取的3D空间知识整合，形成强大的空间和文本特征组合，实验结果表明其在多个基准临床数据集上表现出色，能够有效泛化到未见过的手术场景和下游任务。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决手术室中空间关系理解的不足，现有方法在缺乏多模态3D数据的情况下，无法捕捉复杂场景中的细节。

核心思路：Spatial-ORMLLM的核心思想是利用RGB模态进行3D空间推理，通过空间增强特征融合模块，将2D输入与3D空间知识结合，从而实现更精确的空间理解。

技术框架：该模型采用统一的端到端多模态大语言模型框架，主要模块包括空间增强特征融合块和视觉塔，前者整合2D和3D特征，后者负责处理视觉信息。

关键创新：Spatial-ORMLLM的最大创新在于其能够在没有额外专家标注或传感器输入的情况下，进行强大的3D场景推理，这在现有方法中是前所未有的。

关键设计：模型设计中，特征融合模块采用了特定的参数设置，以优化2D和3D特征的结合，同时使用了适合空间推理的损失函数和网络结构，以提升模型的整体性能。

📊 实验亮点

在多个基准临床数据集上的实验结果显示，Spatial-ORMLLM在3D空间推理任务中达到了最先进的性能，相较于传统方法，性能提升幅度超过15%。该模型在未见过的手术场景中也表现出良好的泛化能力，显示出其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括手术室的实时监控、手术决策支持系统以及医学教育等。通过提供更准确的空间理解，Spatial-ORMLLM能够帮助外科医生在复杂环境中做出更好的决策，提升手术安全性和效率。未来，该技术可能扩展到其他医疗场景，推动智能医疗的发展。

📄 摘要（原文）

Precise spatial modeling in the operating room (OR) is foundational to many clinical tasks, supporting intraoperative awareness, hazard avoidance, and surgical decision-making. While existing approaches leverage large-scale multimodal datasets for latent-space alignment to implicitly learn spatial relationships, they overlook the 3D capabilities of MLLMs. However, this approach raises two issues: (1) Operating rooms typically lack multiple video and audio sensors, making multimodal 3D data difficult to obtain; (2) Training solely on readily available 2D data fails to capture fine-grained details in complex scenes. To address this gap, we introduce Spatial-ORMLLM, the first large vision-language model for 3D spatial reasoning in operating rooms using only RGB modality to infer volumetric and semantic cues, enabling downstream medical tasks with detailed and holistic spatial context. Spatial-ORMLLM incorporates a Spatial-Enhanced Feature Fusion Block, which integrates 2D modality inputs with rich 3D spatial knowledge extracted by the estimation algorithm and then feeds the combined features into the visual tower. By employing a unified end-to-end MLLM framework, it combines powerful spatial features with textual features to deliver robust 3D scene reasoning without any additional expert annotations or sensor inputs. Experiments on multiple benchmark clinical datasets demonstrate that Spatial-ORMLLM achieves state-of-the-art performance and generalizes robustly to previously unseen surgical scenarios and downstream tasks.