基於時間提示引導的醫學影像分割模型：TP-UNet

核心概念

TP-UNet 模型透過時間提示（temporal prompts）有效整合醫學影像中的時間資訊，提升醫學影像分割的準確性。

摘要

論文概述

本論文提出了一種名為 TP-UNet 的醫學影像分割模型，旨在解決現有基於 UNet 的方法忽略掃描影像時間資訊的問題。

研究背景

醫學影像分割在疾病診斷、手術規劃和治療監測中扮演著至關重要的角色。近年來，基於深度學習的醫學影像分割技術，特別是 UNet 模型及其變體，展現出良好的分割精度。然而，現有的方法往往忽略了醫學影像中所蘊含的時間資訊。

TP-UNet 模型

為了解決上述問題，本論文提出了 TP-UNet 模型，該模型利用時間提示來引導 UNet 模型的學習過程。具體而言，TP-UNet 模型包含以下關鍵組成部分：

• 時間提示模組：根據醫學影像的時間資訊自動生成時間提示，例如 "This is {an MRI / a CT} of the {organ} with a segmentation period of {N th i /N}."，其中包含影像類型、器官和時間戳等資訊。
• 多模態編碼器：分別對輸入的醫學影像和時間提示進行編碼。對於時間提示，採用 CLIP 和 Electra 兩種文本編碼器進行實驗比較。
• 語義對齊模組：利用無監督對比學習方法，對齊時間提示和影像特徵的語義，縮小不同模態編碼器之間的語義差距。
• 模態融合模組：採用交叉注意力機制，將更新後的時間提示表示和影像表示進行融合，生成統一的表示作為 UNet 模型解碼器的輸入。

實驗結果

本論文在 UW-Madison 和 LITS 2017 兩個醫學影像分割數據集上進行了實驗，結果表明 TP-UNet 模型在分割精度方面優於現有的方法。

總結

TP-UNet 模型透過時間提示有效整合醫學影像中的時間資訊，提升了醫學影像分割的準確性。該模型為醫學影像分析提供了新的思路，具有重要的臨床應用價值。

統計資料

在 UW-Madison 數據集上，TP-UNet 模型的 Dice 指標相較於 UNet 平均提升了 4.44%，其中小腸類別的提升最為顯著，達到了 5.32%。
在 LITS 2017 數據集上，TP-UNet 模型的 Dice 指標相較於 UNet 提升了 6.08%，Jaccard 指標提升了 6.33%。
在移除時間資訊後，UW-Madison 數據集上的 mDice 指標下降了 2.1%。
在移除整個時間提示並使用自注意力機制進行模態融合後，LITS 數據集上的 mDice 指標顯著下降了 5.36%。
在不進行語義對齊的情況下直接進行模態融合，UW-Madison 數據集上的 mDice 指標下降了 1.01%。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

TP-UNet: Temporal Prompt Guided UNet for Medical Image Segmentation

by Ranmin Wang,... 於 arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11305.pdf

深入探究

TP-UNet 模型如何應用於其他類型的醫學影像分割任務，例如 3D 醫學影像分割？

TP-UNet 模型的核心概念是利用時間提示來引導 UNet 模型學習醫學影像中的時間資訊，進而提升分割精度。這個概念可以被擴展到 3D 醫學影像分割任務中。以下列舉幾種可能的應用方向：

調整時間提示的表示方式: 將時間資訊從原本的切片順序編號 (N th i /N) 擴展到 3D 空間中的座標資訊。例如，可以使用每個體素在 3D 空間中的相對位置或距離特定解剖結構的距離作為時間提示的一部分。

修改模型架構以處理 3D 數據: 將原本的 2D UNet 模型替換為 3D UNet 或其他適合處理 3D 數據的模型架構，例如 3D 卷積神經網路。

設計適用於 3D 數據的時間資訊整合方式: 探索不同的方法將時間提示與 3D 影像特徵進行融合。例如，可以將時間提示編碼為多通道特徵圖，並與 3D 影像特徵圖進行拼接或通道注意力機制融合。

針對特定 3D 醫學影像分割任務設計時間提示: 不同類型的醫學影像和分割目標可能需要設計不同的時間提示。例如，在心臟影像分割中，可以考慮心臟週期作為時間資訊，並設計相應的時間提示來引導模型學習。

總而言之，TP-UNet 模型的核心概念可以應用於 3D 醫學影像分割任務，但需要根據具體任務需求進行調整和優化。

時間資訊在醫學影像分割中的重要性是否會受到影像模態和分割目標的影響？

是的，時間資訊在醫學影像分割中的重要性會受到影像模態和分割目標的影響。

影像模態: 不同影像模態捕捉到的時間資訊有所差異。例如：

動態影像 (例如心臟超音波、動態 MRI): 時間資訊非常重要，因為它反映了器官的運動和功能。
靜態影像 (例如 X 光、CT): 時間資訊相對較不重要，因為影像本身捕捉到的時間變化有限。

分割目標: 某些器官或組織的形態和位置會隨著時間發生變化，而另一些則相對穩定。

動態器官 (例如心臟、肺部): 時間資訊對於準確分割至關重要。
靜態器官 (例如骨骼、腦部): 時間資訊的影響可能較小。
以下是一些例子：

心臟 MRI 分割: 時間資訊對於區分心臟的不同腔室和評估心臟功能至關重要。
肺部 CT 分割: 時間資訊可以幫助追蹤肺結節的生長情況，並評估治療效果。
腦部 MRI 分割: 時間資訊在某些情況下也很重要，例如追蹤腦腫瘤的發展或評估腦中風後的恢復情況。
總而言之，時間資訊在醫學影像分割中的重要性需要根據具體的影像模態和分割目標進行評估。

如何設計更有效的時間提示表示方法，以進一步提升模型的分割精度？

設計更有效的時間提示表示方法對於提升 TP-UNet 模型的分割精度至關重要。以下列舉幾種可能的研究方向：

結合語義資訊: 現有的時間提示主要關注時間順序，可以考慮加入更豐富的語義資訊，例如：

器官解剖結構: 描述器官在特定時間點的形狀、大小、位置等特徵。
生理功能: 描述器官在特定時間點的功能狀態，例如收縮、舒張、血流灌注等。
病理變化: 描述器官在特定時間點的病變情況，例如腫瘤大小、位置、形態等。

引入外部知識: 可以利用外部醫學知識庫或數據集來豐富時間提示的表示，例如：

醫學文獻: 利用自然語言處理技術從醫學文獻中提取與時間相關的器官描述。
影像報告: 利用自然語言處理技術從影像報告中提取與時間相關的診斷資訊。
解剖學圖譜: 利用解剖學圖譜提供器官在不同時間點的標準形態和位置資訊。

探索更強大的編碼器: 現有的 TP-UNet 模型使用 CLIP 或 Electra 等預訓練模型來編碼時間提示，可以探索更強大的編碼器，例如：

專注於醫學領域的預訓練模型: 使用大規模醫學文本數據訓練的語言模型，可以更好地理解醫學術語和語義關係。
多模態預訓練模型: 可以同時處理文本和影像資訊的模型，例如 CLIP 的變體或其他多模態預訓練模型。

設計更有效的融合機制: 現有的 TP-UNet 模型使用交叉注意力機制來融合時間提示和影像特徵，可以探索更有效的融合機制，例如：

基於圖形神經網路的融合: 將時間提示和影像特徵表示為圖形結構，並利用圖形神經網路來學習它們之間的複雜關係。
基於 Transformer 的融合: 利用 Transformer 模型强大的特徵提取和序列建模能力來更好地融合時間提示和影像特徵。

總而言之，設計更有效的時間提示表示方法需要綜合考慮語義資訊、外部知識、編碼器選擇和融合機制等多個方面，才能進一步提升 TP-UNet 模型的分割精度。