SegICL: A Multimodal In-context Learning Framework for Enhanced Segmentation in Medical Imaging

📄 arXiv: 2403.16578v4 📥 PDF

作者: Lingdong Shen, Fangxin Shang, Xiaoshuang Huang, Yehui Yang, Haifeng Huang, Shiming Xiang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-03-25 (更新: 2024-05-30)

💡 一句话要点

提出SegICL框架以解决医疗影像OOD分割问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 医疗影像 分割任务 上下文学习 少样本学习 分布外数据 文本引导 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有的医疗影像分割方法在面对分布外（OOD）数据时，往往需要复杂的微调，难以实现有效的迁移学习。
  2. SegICL框架通过上下文学习结合文本引导分割，利用少量样本进行高效的图像分割，避免了传统方法的训练和微调过程。
  3. 实验结果显示，SegICL在提供三次样本时的分割性能显著提升，且在OOD和分布内任务上与主流模型表现相当。

📝 摘要（中文）

在医疗影像分割领域，以成本效益的方式应对分布外（OOD）分割任务仍然是一个重大挑战。尽管通用分割模型旨在跨越多样化的医疗影像模态，但其在OOD数据模态和任务中的有效性往往下降，需复杂的模型微调。为此，本文提出了SegICL，一种利用上下文学习（ICL）进行图像分割的新方法。SegICL能够使用文本引导分割，并通过少量图像-掩膜对进行上下文学习，避免从头训练或微调模型。实验结果表明，提供三次样本时的分割性能约为零样本设置的1.5倍，显示SegICL有效应对新分割任务，并在OOD和分布内任务上表现出与主流模型相当的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决医疗影像分割中面对分布外（OOD）任务时的有效性问题。现有方法在OOD数据模态和任务上表现不佳，且通常需要复杂的微调过程。

核心思路：SegICL框架的核心思想是利用上下文学习（ICL）和文本引导分割，通过少量的图像-掩膜对进行学习，从而避免了从头训练或微调模型的需求。

技术框架：SegICL的整体架构包括数据输入模块、文本引导模块和上下文学习模块。首先，输入图像和对应的文本描述，然后通过上下文学习模块进行分割任务。

关键创新：SegICL的主要创新在于其能够在没有大量标注数据的情况下，通过少量样本实现高效的OOD分割。这一方法与传统的需要大量标注数据的分割模型有本质区别。

关键设计：在设计上，SegICL使用了特定的损失函数来优化分割效果，并采用了轻量级的网络结构，以提高模型的训练效率和推理速度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，SegICL在提供三次样本时的分割性能比零样本设置提升了约1.5倍，显示出显著的效果提升。此外，SegICL在OOD和分布内任务上的表现与主流模型相当，验证了其有效性。

🎯 应用场景

SegICL框架在医疗影像分析、疾病诊断和治疗规划等领域具有广泛的应用潜力。其高效的分割能力能够帮助医生更准确地识别病变区域，从而提高诊断的准确性和效率。未来，该方法还可以扩展到其他领域的图像分割任务中。

📄 摘要（原文）

In the field of medical image segmentation, tackling Out-of-Distribution (OOD) segmentation tasks in a cost-effective manner remains a significant challenge. Universal segmentation models is a solution, which aim to generalize across the diverse modality of medical images, yet their effectiveness often diminishes when applied to OOD data modalities and tasks, requiring intricate fine-tuning of model for optimal performance. Few-shot learning segmentation methods are typically designed for specific modalities of data and cannot be directly transferred for use with another modality. Therefore, we introduce SegICL, a novel approach leveraging In-Context Learning (ICL) for image segmentation. Unlike existing methods, SegICL has the capability to employ text-guided segmentation and conduct in-context learning with a small set of image-mask pairs, eliminating the need for training the model from scratch or fine-tuning for OOD tasks (including OOD modality and dataset). Extensive experimental demonstrates a positive correlation between the number of shots and segmentation performance on OOD tasks. The performance of segmentation when provided thre-shots is approximately 1.5 times better than the performance in a zero-shot setting. This indicates that SegICL effectively address new segmentation tasks based on contextual information. Additionally, SegICL also exhibits comparable performance to mainstream models on OOD and in-distribution tasks. Our code will be released after paper review.