Surgical-LVLM: Learning to Adapt Large Vision-Language Model for Grounded Visual Question Answering in Robotic Surgery
作者: Guankun Wang, Long Bai, Wan Jun Nah, Jie Wang, Zhaoxi Zhang, Zhen Chen, Jinlin Wu, Mobarakol Islam, Hongbin Liu, Hongliang Ren
分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO, eess.IV
发布日期: 2024-03-22 (更新: 2025-03-16)
备注: The manuscript is accepted by ICLR 2025 FM-Wild Workshop
💡 一句话要点
提出Surgical-LVLM以解决复杂外科视觉问答问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 外科视觉问答 多模态学习 视觉语言模型 机器人手术 个性化指导
📋 核心要点
- 现有的外科视觉问答模型在处理复杂场景时表现不足，难以识别长距离依赖和对齐多模态信息。
- 本文提出Surgical-LVLM，结合预训练的大型视觉语言模型和VP-LoRA模块，旨在提升外科视觉语言任务的理解能力。
- 在多个基准测试中，Surgical-LVLM表现出色，尤其是在EndoVis Conversations数据集上，设立了新的性能标准。
📝 摘要（中文）
近年来，外科视觉问答（Surgical-VQA）及相关区域定位的进展在机器人和医疗应用中展现出巨大潜力，满足了个性化外科指导的自动化需求。然而，现有模型主要提供简单的结构化答案，难以应对复杂场景，因其在长距离依赖识别和多模态信息对齐方面能力有限。本文提出了Surgical-LVLM，一种针对复杂外科场景的个性化大型视觉语言模型。通过利用预训练的大型视觉语言模型和专门的视觉感知LoRA（VP-LoRA）模块，我们的模型在理解外科背景下的复杂视觉语言任务方面表现出色。我们还提出了Token-Interaction（TIT）模块，增强了基础模块与大型视觉语言模型（LVLM）语言响应之间的交互。实验结果在多个基准上表现优异，包括EndoVis-17-VQLA、EndoVis-18-VQLA以及新引入的EndoVis Conversations数据集，设立了新的性能标准。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有外科视觉问答模型在复杂场景下的局限性，特别是在长距离依赖和多模态信息对齐方面的不足。
核心思路：通过引入Surgical-LVLM模型，结合预训练的大型视觉语言模型和VP-LoRA模块，增强模型在复杂外科场景中的表现，特别是在视觉和语言的交互理解上。
技术框架：Surgical-LVLM的整体架构包括预训练的大型视觉语言模型、VP-LoRA模块以及Token-Interaction（TIT）模块，后者负责在潜在空间中增强基础模块与语言响应之间的交互。
关键创新：最重要的创新在于提出了TIT模块，显著提升了视觉基础模块与语言响应的交互能力，这一设计使得模型在复杂场景下的表现优于现有方法。
关键设计：模型的设计包括特定的参数设置和损失函数，VP-LoRA模块的引入使得模型能够更好地处理视觉信息，同时在训练过程中采用了针对性的优化策略，以提高模型的整体性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在多个基准测试中，Surgical-LVLM在EndoVis-17-VQLA和EndoVis-18-VQLA数据集上均取得了显著提升，尤其是在新引入的EndoVis Conversations数据集上，模型的性能超越了现有的最佳结果，展示了其在复杂外科场景中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人手术、医学教育和个性化外科指导等。通过提供上下文感知的解决方案，Surgical-LVLM能够在实际手术中辅助外科医生，提升手术的安全性和效率，未来可能对外科培训和自动化手术系统产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in Surgical Visual Question Answering (Surgical-VQA) and related region grounding have shown great promise for robotic and medical applications, addressing the critical need for automated methods in personalized surgical mentorship. However, existing models primarily provide simple structured answers and struggle with complex scenarios due to their limited capability in recognizing long-range dependencies and aligning multimodal information. In this paper, we introduce Surgical-LVLM, a novel personalized large vision-language model tailored for complex surgical scenarios. Leveraging the pre-trained large vision-language model and specialized Visual Perception LoRA (VP-LoRA) blocks, our model excels in understanding complex visual-language tasks within surgical contexts. In addressing the visual grounding task, we propose the Token-Interaction (TIT) module, which strengthens the interaction between the grounding module and the language responses of the Large Visual Language Model (LVLM) after projecting them into the latent space. We demonstrate the effectiveness of Surgical-LVLM on several benchmarks, including EndoVis-17-VQLA, EndoVis-18-VQLA, and a newly introduced EndoVis Conversations dataset, which sets new performance standards. Our work contributes to advancing the field of automated surgical mentorship by providing a context-aware solution.