In-context learning enables multimodal large language models to classify cancer pathology images
作者: Dyke Ferber, Georg Wölflein, Isabella C. Wiest, Marta Ligero, Srividhya Sainath, Narmin Ghaffari Laleh, Omar S. M. El Nahhas, Gustav Müller-Franzes, Dirk Jäger, Daniel Truhn, Jakob Nikolas Kather
分类: cs.CV
发布日期: 2024-03-12
备注: 40 pages, 5 figures
💡 一句话要点
利用上下文学习实现多模态大语言模型对癌症病理图像的分类
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 医学图像分类 上下文学习 多模态模型 癌症病理学 深度学习 视觉语言模型 数据稀缺
📋 核心要点
- 医学图像分类依赖于标注数据集，现有方法在数据准备和模型训练上存在高昂的计算成本和技术门槛。
- 本文提出利用上下文学习的方式，使用GPT-4V模型直接处理癌症病理图像，避免了传统的参数更新过程。
- 实验结果显示，使用上下文学习的模型在癌症组织分类任务上表现优异，甚至超过了专门训练的神经网络。
📝 摘要（中文）
医学图像分类通常需要标注的任务特定数据集，以训练深度学习网络或对基础模型进行微调。然而，这一过程在计算和技术上都非常复杂。本文系统评估了具有视觉能力的生成预训练变换器4（GPT-4V）在癌症图像处理中的应用，特别是在三项重要的癌症组织病理学任务上。研究结果表明，上下文学习足以匹配甚至超越为特定任务训练的专业神经网络，同时仅需极少量样本。这项研究展示了大型视觉语言模型在医学图像处理中的潜力，尤其是在标注数据稀缺的领域，降低了医学专家的技术门槛。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决医学图像分类中对标注数据集的依赖问题，现有方法在数据准备和模型训练上存在高昂的计算成本和技术门槛。
核心思路：论文提出利用上下文学习的方式，使用GPT-4V模型直接处理癌症病理图像，避免了传统的参数更新过程，从而简化了模型应用的复杂性。
技术框架：整体架构包括数据输入、上下文学习模块和输出分类结果。模型通过分析输入的图像和提示信息，进行实时学习和分类。
关键创新：最重要的技术创新在于将上下文学习应用于医学图像分析，证明了大型视觉语言模型可以在缺乏领域特定数据的情况下有效工作，显著降低了技术门槛。
关键设计：在模型设计中，使用了少量样本进行上下文学习，优化了提示信息的构建，以提高分类准确性，并采用了适应性损失函数来增强模型的学习能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用上下文学习的GPT-4V模型在三项癌症病理学任务中表现出色，分类准确率与专门训练的神经网络相当或更优，且仅需极少量样本进行训练。这一发现为医学图像处理提供了新的思路和方法。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医学影像分析、病理学诊断和临床决策支持。通过降低对标注数据的依赖，能够使更多医学专家在缺乏技术背景的情况下，利用AI工具进行癌症检测和分类，提升医疗效率和准确性。
📄 摘要（原文）
Medical image classification requires labeled, task-specific datasets which are used to train deep learning networks de novo, or to fine-tune foundation models. However, this process is computationally and technically demanding. In language processing, in-context learning provides an alternative, where models learn from within prompts, bypassing the need for parameter updates. Yet, in-context learning remains underexplored in medical image analysis. Here, we systematically evaluate the model Generative Pretrained Transformer 4 with Vision capabilities (GPT-4V) on cancer image processing with in-context learning on three cancer histopathology tasks of high importance: Classification of tissue subtypes in colorectal cancer, colon polyp subtyping and breast tumor detection in lymph node sections. Our results show that in-context learning is sufficient to match or even outperform specialized neural networks trained for particular tasks, while only requiring a minimal number of samples. In summary, this study demonstrates that large vision language models trained on non-domain specific data can be applied out-of-the box to solve medical image-processing tasks in histopathology. This democratizes access of generalist AI models to medical experts without technical background especially for areas where annotated data is scarce.