Design as Desired: Utilizing Visual Question Answering for Multimodal Pre-training
作者: Tongkun Su, Jun Li, Xi Zhang, Haibo Jin, Hao Chen, Qiong Wang, Faqin Lv, Baoliang Zhao, Yin Hu
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2024-03-30 (更新: 2024-10-01)
备注: Accepted by MICCAI2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
利用视觉问答实现多模态预训练以解决医学特征学习问题
🎯 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: 多模态预训练 视觉问答 医学影像分析 特征学习 对比学习
📋 核心要点
- 现有的多模态预训练方法在医学领域面临依赖专家注释的问题，且未能有效指导模型学习特定病理特征。
- 本文提出利用视觉问答（VQA）设计多粒度问答对，帮助模型在无额外注释的情况下进行针对性特征学习。
- 实验结果显示，所提框架在报告生成、分类、分割和检测等任务上优于现有最先进的方法，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
多模态预训练在医学领域展现出潜力，能够从配对的医学报告中学习医学视觉表征。然而，许多预训练任务需要临床医生的额外注释，并且大多数方法未能明确指导模型学习不同病理的特征。本文利用视觉问答（VQA）进行多模态预训练，指导框架关注特定病理特征。我们利用医学报告中的描述设计与不同疾病相关的多粒度问答对，帮助框架在不需要专家额外注释的情况下进行预训练。此外，我们提出了一种新颖的预训练框架，采用准文本特征变换器模块，通过对比学习策略将视觉特征转化为更接近文本领域的准文本空间，从而缩小视觉与语言之间的差距，促进模态对齐。我们的框架应用于报告生成、分类、分割和检测等四个下游任务，实验结果表明其优越性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有多模态预训练方法在医学领域中对专家注释的依赖及其对特定病理特征学习的不足。
核心思路：通过利用视觉问答（VQA）设计多粒度的问答对，指导模型关注特定的病理特征，从而实现有效的特征学习。
技术框架：整体框架包括准文本特征变换器模块，该模块通过对比学习策略将视觉特征转化为准文本空间，促进视觉与语言的对齐。框架的主要模块包括特征提取、问答对生成和对比学习。
关键创新：提出的准文本特征变换器是核心创新，与现有方法相比，能够有效缩小视觉与语言之间的差距，提升多模态学习的效果。
关键设计：在模型设计中，采用对比学习损失函数来优化视觉特征与文本特征的对齐，同时在问答对生成中引入多粒度策略，以增强模型对不同病理特征的关注。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提框架在报告生成、分类、分割和检测任务上均优于现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），验证了其在多模态医学学习中的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在医学影像分析、临床决策支持和自动报告生成等领域。通过减少对专家注释的依赖，能够加速医学图像处理的自动化进程，提升医疗服务的效率和准确性。未来，该方法可能在其他多模态学习任务中也展现出价值。
📄 摘要（原文）
Multimodal pre-training demonstrates its potential in the medical domain, which learns medical visual representations from paired medical reports. However, many pre-training tasks require extra annotations from clinicians, and most of them fail to explicitly guide the model to learn the desired features of different pathologies. In this paper, we utilize Visual Question Answering (VQA) for multimodal pre-training to guide the framework focusing on targeted pathological features. We leverage descriptions in medical reports to design multi-granular question-answer pairs associated with different diseases, which assist the framework in pre-training without requiring extra annotations from experts. We also propose a novel pre-training framework with a quasi-textual feature transformer, a module designed to transform visual features into a quasi-textual space closer to the textual domain via a contrastive learning strategy. This narrows the vision-language gap and facilitates modality alignment. Our framework is applied to four downstream tasks: report generation, classification, segmentation, and detection across five datasets. Extensive experiments demonstrate the superiority of our framework compared to other state-of-the-art methods. Our code is available at https://github.com/MoramiSu/QFT-MICCAI2024.