Multitask Multimodal Self-Supervised Learning for Medical Images

📄 arXiv: 2510.23325v1 📥 PDF

作者: Cristian Simionescu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

提出Medformer，用于医学图像多任务多模态自监督学习，减少对标注数据的依赖。

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

关键词: 医学图像分析 自监督学习 多任务学习 领域自适应 Transformer MedMNIST

📋 核心要点

  1. 医学图像分析严重依赖大量标注数据，但获取这些数据成本高昂且受隐私限制。
  2. 提出Medformer模型，通过多任务学习和领域自适应，实现医学图像的自监督预训练。
  3. 通过MedMNIST数据集验证，证明Medformer能有效学习通用特征，适用于多种下游任务。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决医学图像分析中对大量标注数据的依赖问题，这些数据往往因专家标注需求、隐私和法律问题而受限。通过开发自监督学习技术和领域自适应方法，本研究提出了一种新方法，旨在提高深度学习在医学成像中的效用和效率。核心是Medformer的开发，这是一种创新的神经网络架构，专为多任务学习和深度领域自适应而设计。该模型擅长在不同的医学图像数据集上进行预训练，处理不同的大小和模态，并配备了动态输入-输出自适应机制。这使得能够高效地处理和集成各种医学图像类型，从2D X射线到复杂的3D MRI，从而减轻对大型标注数据集的依赖。此外，本研究还探讨了医学成像中自监督学习的现状，并引入了新的pretext任务，能够从无标签数据中提取有意义的信息，显著提高模型的可解释能力。通过包括MedMNIST数据集在内的严格实验验证了该方法，证明了模型在学习适用于各种下游任务的通用特征方面的能力。总之，本研究通过提供一个可扩展、适应性强的框架来减少对标注数据的依赖，从而推动了医学图像分析的发展，为医疗保健领域更准确、更高效的诊断工具铺平了道路，标志着深度学习在医学成像应用方面迈出了一大步。

🔬 方法详解

问题定义：医学图像分析领域面临着对大量标注数据的依赖，而医学图像的标注需要专业知识，成本高昂，且涉及患者隐私，难以获取。现有方法在小样本或无标签数据下的表现不佳，限制了深度学习在医学图像分析中的应用。

核心思路：本研究的核心思路是利用自监督学习，通过设计合适的pretext任务，使模型能够从大量的无标签医学图像数据中学习到有用的特征表示。然后，将这些学习到的特征迁移到下游任务中，从而减少对标注数据的需求。同时，通过多任务学习和领域自适应，使模型能够处理不同模态和不同来源的医学图像。

技术框架：Medformer的整体架构是一个基于Transformer的编码器-解码器结构。编码器负责提取医学图像的特征表示，解码器负责完成各种下游任务，如图像分类、分割等。模型包含以下主要模块：1) 输入适配模块：用于处理不同大小和模态的医学图像；2) Transformer编码器：用于提取图像特征；3) 多任务学习模块：用于同时完成多个下游任务；4) 领域自适应模块：用于适应不同来源的医学图像。

关键创新：Medformer的关键创新在于其动态输入-输出自适应机制和多任务学习框架。动态输入-输出自适应机制允许模型处理不同大小和模态的医学图像，而无需进行复杂的预处理。多任务学习框架允许模型同时学习多个下游任务，从而提高模型的泛化能力。此外，论文还设计了新的pretext任务，能够从无标签数据中提取更有效的特征。

关键设计：Medformer的关键设计包括：1) 使用Transformer作为特征提取器，利用其强大的表示能力；2) 设计了多种pretext任务，如图像修复、图像着色等，以鼓励模型学习图像的结构信息和语义信息；3) 使用对比学习损失函数，使模型能够学习到对不同变换具有不变性的特征表示；4) 使用领域对抗训练，使模型能够适应不同来源的医学图像。

📊 实验亮点

论文在MedMNIST数据集上进行了实验，结果表明，Medformer在多种医学图像分类任务上取得了显著的性能提升，相比于传统的监督学习方法，在标注数据较少的情况下，仍能达到甚至超过其性能。这验证了Medformer在自监督学习方面的有效性，以及其在医学图像分析领域的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种医学图像分析任务，如疾病诊断、病灶分割、图像配准等。通过减少对标注数据的依赖，可以降低医学图像分析的成本，提高效率，并促进深度学习在医疗领域的广泛应用。未来，该方法有望应用于远程医疗、智能诊断等领域，为患者提供更便捷、更准确的医疗服务。

📄 摘要（原文）

This thesis works to address a pivotal challenge in medical image analysis: the reliance on extensive labeled datasets, which are often limited due to the need for expert annotation and constrained by privacy and legal issues. By focusing on the development of self-supervised learning techniques and domain adaptation methods, this research aims to circumvent these limitations, presenting a novel approach to enhance the utility and efficacy of deep learning in medical imaging. Central to this thesis is the development of the Medformer, an innovative neural network architecture designed for multitask learning and deep domain adaptation. This model is adept at pre-training on diverse medical image datasets, handling varying sizes and modalities, and is equipped with a dynamic input-output adaptation mechanism. This enables efficient processing and integration of a wide range of medical image types, from 2D X-rays to complex 3D MRIs, thus mitigating the dependency on large labeled datasets. Further, the thesis explores the current state of self-supervised learning in medical imaging. It introduces novel pretext tasks that are capable of extracting meaningful information from unlabeled data, significantly advancing the model's interpretative abilities. This approach is validated through rigorous experimentation, including the use of the MedMNIST dataset, demonstrating the model's proficiency in learning generalized features applicable to various downstream tasks. In summary, this thesis contributes to the advancement of medical image analysis by offering a scalable, adaptable framework that reduces reliance on labeled data. It paves the way for more accurate, efficient diagnostic tools in healthcare, signifying a major step forward in the application of deep learning in medical imaging.