VIS-MAE: An Efficient Self-supervised Learning Approach on Medical Image Segmentation and Classification

📄 arXiv: 2402.01034v3 📥 PDF

作者: Zelong Liu, Andrew Tieu, Nikhil Patel, Georgios Soultanidis, Louisa Deyer, Ying Wang, Sean Huver, Alexander Zhou, Yunhao Mei, Zahi A. Fayad, Timothy Deyer, Xueyan Mei

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2024-02-01 (更新: 2025-01-17)

备注: Accepted at MLMI@MICCAI (Workshop on Machine Learning in Medical Imaging at MICCAI 2024))

期刊: 15th International Workshop, MLMI 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024

DOI: 10.1007/978-3-031-73290-4_10

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出VIS-MAE以解决医学图像分割与分类中的数据效率问题

🎯 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 自监督学习 分割 分类 多模态数据 基础模型 标注效率

📋 核心要点

  1. 现有医学影像AI面临数据稀缺和泛化能力不足的问题，限制了其临床应用。
  2. VIS-MAE通过自监督学习技术，利用大量未标记图像进行预训练，随后适应具体的分类和分割任务。
  3. 实验结果显示，VIS-MAE在标注效率上优于多个基准模型，能够在减少标注数据的情况下保持高性能。

📝 摘要（中文）

人工智能在医学影像的诊断和分割中具有革命性潜力，但面临数据有限、缺乏泛化能力及多模态数据整合等挑战。本文提出的VIsualization and Segmentation Masked AutoEncoder（VIS-MAE）是一种专为医学影像设计的自监督学习模型，基于250万张未标记图像进行训练，并在分类和分割任务中表现出色。VIS-MAE在标注效率上优于多种基准模型，能够在减少标记数据的情况下实现与其他模型相似的性能，显著降低数据标注工作量，推动医学影像AI的发展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决医学图像分割与分类中数据标注效率低的问题。现有方法往往依赖大量标记数据，导致应用受限。

核心思路：VIS-MAE通过自监督学习从未标记的医学图像中提取特征，构建一个强大的基础模型，随后在特定任务上进行微调，从而提高标注效率。

技术框架：VIS-MAE的整体架构包括预训练阶段和微调阶段。在预训练阶段，模型利用2.5百万张未标记图像进行训练；在微调阶段，模型在有标签的数据集上进行适应。

关键创新：VIS-MAE的主要创新在于其自监督学习策略和针对医学影像的模型权重设计，使其在标注效率上显著优于传统方法。

关键设计：模型采用了特定的损失函数和网络结构，优化了训练过程中的参数设置，以确保在减少标记数据的情况下仍能实现高性能。具体细节包括使用多模态数据融合和增强技术。

📊 实验亮点

实验结果表明，VIS-MAE在标注效率上优于多个基准模型，能够在使用50%或80%标注数据的情况下，达到与其他预训练模型相似的性能，显著降低了数据标注的工作量。

🎯 应用场景

VIS-MAE在医学影像领域具有广泛的应用潜力，能够有效提升疾病诊断的准确性和效率，特别是在数据稀缺的情况下。其自监督学习的特性使得该模型能够适应不同的医学影像任务，未来可扩展至更多临床应用场景。

📄 摘要（原文）

Artificial Intelligence (AI) has the potential to revolutionize diagnosis and segmentation in medical imaging. However, development and clinical implementation face multiple challenges including limited data availability, lack of generalizability, and the necessity to incorporate multi-modal data effectively. A foundation model, which is a large-scale pre-trained AI model, offers a versatile base that can be adapted to a variety of specific tasks and contexts. Here, we present VIsualization and Segmentation Masked AutoEncoder (VIS-MAE), novel model weights specifically designed for medical imaging. Specifically, VIS-MAE is trained on a dataset of 2.5 million unlabeled images from various modalities (CT, MR, PET,X-rays, and ultrasound), using self-supervised learning techniques. It is then adapted to classification and segmentation tasks using explicit labels. VIS-MAE has high label efficiency, outperforming several benchmark models in both in-domain and out-of-domain applications. In addition, VIS-MAE has improved label efficiency as it can achieve similar performance to other models with a reduced amount of labeled training data (50% or 80%) compared to other pre-trained weights. VIS-MAE represents a significant advancement in medical imaging AI, offering a generalizable and robust solution for improving segmentation and classification tasks while reducing the data annotation workload. The source code of this work is available at https://github.com/lzl199704/VIS-MAE.