A Self-Supervised Paradigm for Data-Efficient Medical Foundation Model Pre-training: V-information Optimization Framework
作者: Wenxuan Yang, Hanyu Zhang, Weimin Tan, Yuqi Sun, Bo Yan
分类: cs.LG
发布日期: 2024-08-13 (更新: 2025-04-06)
💡 一句话要点
提出OptiDEL框架，通过V-信息优化实现医学Foundation Model高效自监督预训练。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 医学图像分析 自监督学习 Foundation Model 数据高效学习 V-信息优化
📋 核心要点
- 现有医学Foundation Model预训练依赖大规模数据集，但数据量并非性能提升的唯一因素，数据效率学习方法亟待探索。
- 论文提出OptiDEL框架，通过优化V-信息来指导样本选择，选取多样且具挑战性的样本，提升模型在有限数据下的性能。
- 实验结果表明，OptiDEL在多个医学数据集上显著优于现有方法，仅用少量数据即可达到甚至超过全量数据训练的效果。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于V-信息的自监督预训练医学Foundation Model的新范式，旨在提高数据效率。现有方法单纯增加预训练数据量并不一定提升模型性能，且缺乏明确的标准和理论基础。本文首次将V-信息引入Foundation Model的自监督预训练，为样本选择提供理论基础。理论推导表明，优化V-信息可以将样本选择转化为一个优化问题，选择多样且具有挑战性的样本可以在有限的训练数据下提升模型性能。在此基础上，本文开发了一种优化的数据高效学习方法(OptiDEL)，通过生成更多样和更难的样本来优化真实医学领域的V-信息。实验结果表明，OptiDEL在八个不同的数据集上始终优于现有方法，仅使用5%的预训练数据训练的Foundation Model比使用完整数据集训练的模型mIoU高出6.2%。OptiDEL在使用少20倍训练数据的情况下，比同类方法平均提高了4.7%的mIoU。
🔬 方法详解
问题定义：现有医学Foundation Model的自监督预训练通常依赖于大规模数据集，但简单地增加数据量并不一定能带来性能提升。此外，现有数据高效学习方法缺乏明确的标准和理论基础，难以指导样本选择，导致训练效率低下。
核心思路：论文的核心思路是通过优化V-信息来指导样本选择，从而提高数据效率。V-信息能够衡量样本的多样性和难度，选择具有高V-信息的样本进行训练，可以使模型更快地学习到有用的信息，从而在有限的数据下达到更好的性能。
技术框架：OptiDEL框架主要包含两个阶段：样本选择阶段和模型训练阶段。在样本选择阶段，首先计算每个样本的V-信息，然后选择V-信息较高的样本。在模型训练阶段，使用选择的样本对Foundation Model进行自监督预训练。整个框架旨在通过优化样本选择来提高数据效率。
关键创新：该论文的关键创新在于将V-信息引入到医学Foundation Model的自监督预训练中，并提出了OptiDEL框架。这是首次尝试将V-信息应用于医学图像的自监督学习，为数据高效的样本选择提供了理论基础。
关键设计：OptiDEL框架的关键设计包括：(1) V-信息的计算方法，论文可能采用了某种特定的V-信息估计方法，需要具体查看论文细节。(2) 样本选择策略，如何根据V-信息选择样本，例如设定阈值或采用Top-K选择。(3) 自监督预训练任务，论文采用了何种自监督学习任务，例如对比学习或掩码图像建模。这些细节决定了OptiDEL框架的最终性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
OptiDEL在八个医学数据集上取得了显著的性能提升。仅使用5%的预训练数据训练的Foundation Model，其mIoU比使用完整数据集训练的模型高出6.2%。与现有最佳方法相比，OptiDEL在使用少20倍训练数据的情况下，平均提高了4.7%的mIoU。这些结果表明OptiDEL在数据效率方面具有显著优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种医学图像分析任务，例如病灶检测、器官分割、疾病诊断等。通过高效的预训练，可以降低对大规模标注数据的依赖，加速医学AI模型的开发和部署，尤其是在数据稀缺的医学领域具有重要意义。未来，该方法有望推广到其他医学模态和临床应用中。
📄 摘要（原文）
Self-supervised pre-training medical foundation models on large-scale datasets demonstrate exceptional performance. Recent research challenges this common paradigm by introducing data-effective learning approaches, demonstrating that merely increasing pre-training data volume does not necessarily improve model performance. However, current methods still have unclear standards and the underlying theoretical foundation remains unknown. In this paper, as the first attempt to address this limitation, we introduce V-information into self-supervised pre-training of foundation models to provide a theoretical foundation for sample selection. Our derivation confirms that by optimizing V-information, sample selection can be framed as an optimization problem where choosing diverse and challenging samples enhances model performance even under limited training data. Under this guidance, we develop an optimized data-effective learning method (OptiDEL) to optimize V-information in real-world medical domains by generating more diverse and harder samples. We compare the OptiDEL method with state-of-the-art approaches finding that OptiDEL consistently outperforms existing approaches across eight different datasets, with foundation models trained on only 5% of the pre-training data achieving up to 6.2% higher mIoU than those trained on the full dataset. Remarkably, OptiDEL demonstrates an average improvement of 4.7% mIoU over competing methods while using 20x less training data.