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概览
Abstract
Background
Method
方法概述
Experiment
Conclusion
Assignment
历史文章 概览 论文标题
Leveraging Task-Specific Knowledge from LLM for Semi-Supervised 3D Medical Image Segmentation
论文链接
https://arxiv.org/pdf/2407.0508
关键词
3D medical image segmentation, Semi-supervised learning, Deep learning, Large language model Abstract
本文提出了一种创新的框架该框架结合了大型语言模型LLM与半监督学习方法用于3D医学图像分割任务。通过从LLM中提取与医学图像分割相关的任务特定知识该框架能够有效地利用有限量的标注数据和大量未标注数据提高分割模型的准确性和泛化能力。具体而言作者设计了一种机制将LLM中的知识转化为图像分割任务的先验知识进而指导半监督学习过程中的伪标签生成和模型训练。 本文贡献
1.提出一种融合LLM与半监督学习的框架该框架能够利用LLM中丰富的知识库为医学图像分割任务提供有价值的先验信息。
2. 设计知识转化机制作者提出了一种创新的方法将LLM中的文本知识转化为图像分割任务中可用的特征表示解决了LLM与图像数据之间的模态差异问题。
3. 优化半监督学习过程通过结合LLM的先验知识和半监督学习技术作者显著提升了在有限标注数据情况下的分割性能。
4. 实验验证与性能提升通过在一系列医学图像数据集上的实验作者验证了所提方法的有效性并展示了其在分割精度和泛化能力方面的显著提升。
Background
随着医学成像技术的不断发展3D医学图像分割在疾病诊断、治疗规划等方面发挥着越来越重要的作用。然而高质量的标注数据获取成本高昂且耗时这限制了深度学习方法在医学图像分割中的广泛应用。半监督学习作为一种有效的解决方案能够利用大量未标注数据来辅助模型训练。同时LLM在自然语言处理领域的成功应用启发了研究者探索其在跨模态任务中的潜力。 Method
方法概述 知识提取首先从预训练的大型语言模型如GPT系列中提取与医学图像分割相关的任务特定知识。这可以通过对LLM进行特定查询或提示来实现以获取与解剖结构、病理特征等相关的文本描述。
知识转化将提取的文本知识转化为图像分割任务中可用的特征表示。这通常涉及文本到图像的映射、特征编码和嵌入等步骤。作者可能设计了一种特殊的编码器将文本知识嵌入到图像特征空间中以便与图像数据进行融合。
半监督学习在知识转化的基础上构建半监督学习框架。利用LLM提供的先验知识来指导伪标签的生成同时结合少量标注数据和大量未标注数据进行模型训练。在训练过程中通过迭代优化伪标签和模型参数逐步提升分割性能。 技术细节
伪标签生成利用LLM的先验知识对未标注图像进行初步分割生成伪标签。这些伪标签虽然可能不够精确但可以作为训练数据的补充。
模型训练将伪标签与标注数据一起用于训练图像分割模型。在训练过程中可以采用一致性正则化、自训练等策略来优化伪标签和模型参数。
知识融合在模型的不同层次上融入LLM的先验知识如在网络架构中嵌入知识编码器、在损失函数中引入知识正则项等。
Experiment
数据集作者在一系列标准的3D医学图像数据集上进行了实验如BraTS脑肿瘤分割、KiTS肾脏肿瘤分割等。这些数据集包含了多种类型的医学图像和相应的标注信息。 实验设置
对比方法选择了多种基线方法进行比较包括全监督学习方法、传统半监督学习方法以及不使用LLM的变体方法。 定性分析
作者还提供了分割结果的可视化示例通过对比所提方法与对比方法的分割结果可以直观地看到所提方法在捕捉细微结构和复杂边界方面的优势。特别是在标注数据有限的情况下所提方法能够生成更加准确和一致的分割结果。 消融实验
为了验证所提方法中各个组件如知识提取机制、伪标签生成策略、知识融合方式等的有效性作者还进行了消融实验。实验结果表明每个组件都对最终性能的提升做出了重要贡献缺少任何一个组件都会导致性能下降。 鲁棒性和泛化能力
作者还测试了所提方法在不同噪声水平、不同成像协议下的鲁棒性以及在不同数据集上的泛化能力。实验结果表明所提方法具有较强的鲁棒性和良好的泛化能力能够在多种复杂场景下保持稳定的分割性能。 Conclusion
本文提出了一种利用大型语言模型中的任务特定知识进行半监督3D医学图像分割的新方法。通过从LLM中提取与医学图像分割相关的知识并将其转化为图像分割任务中的先验信息该方法能够在有限标注数据的情况下显著提升分割性能。实验结果表明所提方法在多个数据集上均取得了优异的分割效果并且具有较强的鲁棒性和泛化能力。本文的研究为医学图像分割领域提供了新的思路和方法具有重要的学术和应用价值。 Assignment
跨模态融合展示了视觉和语言模型在医学图像分析中的融合应用潜力为未来的跨模态研究提供了新思路。
灵活性提升通过引入提示机制提高了模型在处理复杂和多样任务时的灵活性为医学图像分析中的个性化需求提供了解决方案。
数据集设计设计了多任务病理分割数据集及对应的自由文本提示为相关领域的研究提供了宝贵资源。 历史文章
大模型卷入医学图像PFPs使用大型视觉和语言模型的提示引导灵活病理分割用于多样化潜在结果
论文解读 | CVPR2023伪标签引导的对比学习在半监督医学图像分割中的应用 想了解更多医学图像论文资料请移步公主号哦~~~后期将持续更新 关注我让我们一起学习新知识一起进步吧~~~下期见
