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LIMIS:基於語言的互動式醫學影像分割


核心概念
LIMIS 是一種開創性的基於語言的互動式醫學影像分割框架,允許放射科醫生僅使用自然語言來調整初始分割蒙版,將其專業知識融入分割過程。
摘要

LIMIS:基於語言的互動式醫學影像分割

簡介

本研究介紹了 LIMIS,這是一個完全基於語言的互動式醫學影像分割模型。該模型通過將 Grounded SAM 應用於醫學領域,並設計了一種基於語言的模型交互策略,使放射科醫生能夠將其知識融入分割過程。

方法

LIMIS 由三個主要組成部分組成:語言到邊界框組件 (Lang2BBox)、邊界框到分割組件 (BBox2Mask) 和用戶交互循環。

  • Lang2BBox 組件: 首先使用基於文本的目標檢測器 Grounding DINO 生成一個圍繞目標對象的邊界框。
  • BBox2Mask 組件: 使用預測的邊界框作為 ScribblePrompt 模型的提示,預測初始分割蒙版。
  • 用戶交互循環: 允許通過用戶交互來細化初始分割蒙版。用戶可以選擇手動調整或使用預定義的自動化多步驟策略來解決常見的分割問題。
評估

LIMIS 在三個公開可用的醫學數據集上進行了評估,結果顯示其分割蒙版質量高,交互性強。一項針對專業放射科醫生的用戶研究證實了 LIMIS 的可用性。

結論

LIMIS 是第一個僅使用語言進行醫學影像互動式分割的模型,為放射科醫生提供了一種在執行其他任務時調整分割蒙版的創新方法。

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統計資料
使用 ScribblePrompt 作為 BBox2Seg 組件時,將整個圖像及其邊界框輸入模型的 Dice 分數為 53%。 將圖像裁剪到邊界框加上周圍的小邊距後,Dice 分數顯著提高到 58%。 使用常見的放射科醫生 CT 可視化窗口作為 ScribblePrompt 的輸入,性能從 58% Dice 提升到 63%。 默認情況下將邊界框擴大 10 個像素可以將性能提高到 66% Dice。 將邊界框進一步擴大到每邊 20 個像素會導致性能顯著下降至 54% Dice。 在用戶研究中,參與者總共標記了 63 張圖像。 對於 41 張圖像(65%),最終分割的 Dice 分數高於初始分割。 這些圖像的平均 Dice 改善率為 (6 ± 5.13)%。 大約 21% 的圖像的最終 Dice 分數較低(−2±2)%。 14% 的圖像的 Dice 分數在交互前後相同。 總體而言,Dice 分數變化為 (4±7.0)%。
引述
“[...] [你] 一旦上手,就很容易使用。” - 參與者 P1 “這些建議非常有價值。” - 參與者

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Lena Heinema... arxiv.org 10-23-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.16939.pdf
LIMIS: Towards Language-based Interactive Medical Image Segmentation

深入探究

除了醫學影像分割之外,基於語言的交互方法還可以用於哪些其他醫學影像分析任務?

基於語言的交互方法在醫學影像分析領域有著廣泛的應用前景,除了醫學影像分割之外,還可以應用於以下任務: 醫學影像報告生成: 醫生可以使用自然語言描述影像中的發現,系統可以根據醫生的描述自動生成結構化的影像報告,提高報告效率和準確性。 醫學影像检索: 醫生可以使用自然語言描述想要查找的影像,例如“顯示肺部結節的CT影像”,系統可以根據醫生的描述從影像数据库中检索出符合条件的影像。 醫學影像问答: 醫生可以針對影像提出自然語言问题,例如“這個腫瘤的大小是多少?”,系統可以理解醫生的问题并给出相应的答案。 醫學影像教學: 基於語言的交互可以用于开发更加直观和易于使用的醫學影像教学工具,例如,学生可以使用自然語言与系统交互,学习如何识别不同的解剖结构和病变。 总而言之,基於語言的交互方法可以使醫學影像分析更加直观、高效和智能,具有巨大的应用潜力。

與基於物理交互的方法(如 scribbles 或 clicks)相比,基於語言的交互方法的局限性是什麼?

雖然基於語言的交互方法在醫學影像分析中具有很大潜力,但與基於物理交互的方法相比,它也存在一些局限性: 語言的歧義性: 自然語言本身存在歧義性,醫生使用的语言可能不夠精確,導致系統难以理解医生的意图。例如,"稍微大一点" 这样的描述就很难被量化。 對自然語言理解技術的要求更高: 基於語言的交互需要系统具备较强的自然語言理解能力,才能准确理解医生的意图。目前,自然語言理解技术仍在发展中,还无法完全满足醫學影像分析的需求。 交互效率可能较低: 在某些情况下,使用自然語言描述复杂的交互操作可能比使用鼠标或其他物理设备效率更低。例如,精確地勾勒出一個形状复杂的肿瘤边界,使用自然語言描述可能比直接使用鼠标勾画更加耗时。 总而言之,基於語言的交互方法和基於物理交互的方法各有优缺点,未来需要进一步发展自然語言理解技术,并结合两种交互方式的优势,才能更好地满足醫學影像分析的需求。

如果將來能夠使用語音而不是文本進行交互,LIMIS 的設計將如何演變?

如果未來可以使用語音代替文本进行交互,LIMIS 的設計将会朝着更加自然、高效的方向演变: 語音识别模块的集成: LIMIS 需要集成高精度的語音识别模块,将医生的语音指令实时转换为文本信息。 自然語言理解模块的优化: 针对语音交互的特点,LIMIS 的自然語言理解模块需要进行优化,例如,提高对口语化表达的理解能力,以及处理语音输入中的停顿、重复等问题。 交互流程的改进: LIMIS 的交互流程需要进行重新设计,以便更好地适应语音交互的方式。例如,系统可以提供语音提示,引导医生完成交互操作。 多模态交互的探索: 未来可以探索将语音交互与其他交互方式(如手势、眼动追踪)相结合,实现更加自然和高效的多模态交互。 总而言之,语音交互将为 LIMIS 带来更加自然和便捷的操作体验,但也需要对系统设计进行相应的改进和优化。相信随着技术的进步,LIMIS 将不断发展,为医生提供更加智能、高效的醫學影像分析工具。
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