Can LLM-Generated Text Empower Surgical Vision-Language Pre-training?

📄 arXiv: 2604.18134v1 📥 PDF

作者: Chengan Che, Chao Wang, Jiayuan Huang, Xinyue Chen, Luis C. Garcia-Peraza-Herrera

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-20

备注: Accepted at CVPRW 2026 (AI4RWC Oral presentationn)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SurgLIME框架，利用LLM生成文本增强手术视觉-语言预训练，解决专家标注数据稀缺问题。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 手术视频理解 视觉-语言预训练 大型语言模型 对比学习 噪声数据处理

📋 核心要点

  1. 手术视觉领域缺乏大规模专家标注文本数据，限制了视觉基础模型向多模态推理任务的扩展。
  2. SurgLIME利用LLM生成文本构建大规模数据集，并通过置信度估计机制降低噪声文本的影响，实现可靠的跨模态对齐。
  3. 实验表明，SurgLIME在保持视觉模型性能的同时，实现了具有竞争力的零样本跨模态对齐能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的方法来解决手术视频领域视觉-语言预训练中专家文本标注成本高昂的问题。该方法利用大型语言模型(LLM)从开放获取的手术视频中生成大规模多模态数据集LIME，无需人工干预。为了解决LLM生成文本中可能存在的错误（包括幻觉）导致预训练模型性能下降的问题，本文提出了SurgLIME框架。SurgLIME是一个参数高效的视觉-语言预训练框架，旨在利用噪声叙述学习可靠的跨模态对齐。SurgLIME使用LoRA适配的双编码器架构来保留基础医学先验知识，并引入了一种自动置信度估计机制，在对比对齐过程中动态降低不确定文本的权重。在AutoLaparo和Cholec80基准测试上的评估表明，SurgLIME在保持视觉基础模型鲁棒的线性探测性能的同时，实现了具有竞争力的零样本跨模态对齐。

🔬 方法详解

问题定义：手术视频理解领域，尤其是视觉-语言预训练，面临着缺乏大规模、高质量的文本标注数据的挑战。专家标注成本高昂，限制了模型性能的提升和泛化能力。现有方法难以有效利用低质量或噪声文本数据，导致预训练模型性能下降。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）自动生成手术视频的文本描述，构建大规模的视觉-语言数据集。同时，为了解决LLM生成文本中可能存在的错误和幻觉问题，引入置信度估计机制，动态调整文本在对比学习中的权重，从而学习更可靠的跨模态对齐。

技术框架：SurgLIME框架采用双编码器架构，分别对视觉和语言信息进行编码。视觉编码器可以是预训练的视觉基础模型，例如在手术视频上预训练的模型。语言编码器则用于处理LLM生成的文本描述。为了保留医学先验知识，采用LoRA（Low-Rank Adaptation）对视觉编码器进行参数高效的微调。框架包含一个自动置信度估计模块，用于评估LLM生成文本的质量，并根据置信度调整对比损失的权重。

关键创新：SurgLIME的关键创新在于：1) 利用LLM自动生成大规模手术视频文本描述，解决了数据稀缺问题；2) 引入自动置信度估计机制，有效降低了噪声文本对预训练的影响，提高了跨模态对齐的鲁棒性；3) 采用LoRA进行参数高效的微调，在保留视觉基础模型性能的同时，实现了跨模态对齐。

关键设计：自动置信度估计模块的设计是关键。具体实现细节未知，但推测可能利用LLM的输出概率、文本流畅度、与视频内容的匹配度等信息来评估文本质量。对比损失函数的设计也至关重要，需要根据置信度对正负样本进行加权，以降低噪声文本的影响。LoRA的秩（rank）的选择会影响微调的效率和性能，需要根据具体实验进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SurgLIME在AutoLaparo和Cholec80基准测试上取得了有竞争力的结果。在保持视觉基础模型鲁棒的线性探测性能的同时，实现了良好的零样本跨模态对齐能力。这表明SurgLIME能够有效利用LLM生成的噪声文本进行预训练，并学习到有用的跨模态表示。

🎯 应用场景

SurgLIME框架可应用于手术机器人辅助、术中导航、手术技能评估、医学教育等领域。通过学习手术视频和文本描述之间的关联，可以提升手术机器人的智能化水平，辅助医生进行更精准的操作。此外，该方法还可以用于构建大规模手术知识库，为医学研究和教育提供支持。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in self-supervised learning have led to powerful surgical vision encoders capable of spatiotemporal understanding. However, extending these visual foundations to multi-modal reasoning tasks is severely bottlenecked by the prohibitive cost of expert textual annotations. To overcome this scalability limitation, we introduce \textbf{LIME}, a large-scale multi-modal dataset derived from open-access surgical videos using human-free, Large Language Model (LLM)-generated narratives. While LIME offers immense scalability, unverified generated texts may contain errors, including hallucinations, that could potentially lead to catastrophically degraded pre-trained medical priors in standard contrastive pipelines. To mitigate this, we propose \textbf{SurgLIME}, a parameter-efficient Vision-Language Pre-training (VLP) framework designed to learn reliable cross-modal alignments using noisy narratives. SurgLIME preserves foundational medical priors using a LoRA-adapted dual-encoder architecture and introduces an automated confidence estimation mechanism that dynamically down-weights uncertain text during contrastive alignment. Evaluations on the AutoLaparo and Cholec80 benchmarks show that SurgLIME achieves competitive zero-shot cross-modal alignment while preserving the robust linear probing performance of the visual foundation model. Dataset, code, and models are publicly available at \href{https://github.com/visurg-ai/SurgLIME}{https://github.com/visurg-ai/SurgLIME}.