在線教程丨僅需極少量醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，MediCLIP 在異常檢測與定位任務中刷新 SOTA 原創(chuàng)
在臨床診療過程中，醫(yī)學影像技術(shù)（如 X 光、 CT 、 B 超等）是醫(yī)生診斷的重要依據(jù)。當患者完成影像檢查后，通常需要由放射科或超聲科醫(yī)生對影像進行專業(yè)判讀，通過識別異常征象、定位病變區(qū)域并撰寫診斷報告，為臨床決策提供關(guān)鍵支持。
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學影像分析正迎來新的變革。目前基于機器學習已經(jīng)能夠勝任醫(yī)學影像異常檢測的任務，即區(qū)分正常影像與病變異常影像，并識別這些病變區(qū)域的位置。這類技術(shù)在輔助醫(yī)學決策中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，部分先進的檢測模型在特定任務上的表現(xiàn)甚至可與專業(yè)的臨床醫(yī)生相媲美，降低決策風險的同時提高了醫(yī)療人員的工作效率。
然而，現(xiàn)有的醫(yī)學影像異常檢測方法普遍依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行訓練，雖然可以取得較高性能，但也顯著增加了開發(fā)成本。
通用領域的 CLIP 模型在零樣本遷移上表現(xiàn)出色，但直接應用于醫(yī)學影像異常檢測時，受到領域差異和標注稀缺的限制。美國伊利諾伊大學香檳分校的研究團隊在 2022 年提出了 MedCLIP 方法，受到 CLIP 等視覺-文本對比學習模型的啟發(fā)，通過解耦圖文對比學習并引入醫(yī)學知識消除「假負例」，將這一范式擴展到醫(yī)學圖像分類與跨模態(tài)檢索，在數(shù)據(jù)量大幅減少的情況下依然取得了優(yōu)異表現(xiàn)。
雖然 MedCLIP 在緩解數(shù)據(jù)依賴方面成效顯著，但其設計目標是分類與檢索任務，在異常檢測尤其是病灶定位方面并不適配。與此同時，近期有研究將 CLIP 應用于零樣本/小樣本異常檢測，其性能取得了令人印象深刻的效果。但這些方法往往需要真實異常影像及像素級標注的輔助數(shù)據(jù)集來進行模型訓練，這在醫(yī)療領域獲取困難。
針對這些問題，北京大學的研究團隊提出了一種高效的少樣本醫(yī)學影像異常檢測方案 MediCLIP 。該方法僅需極少量正常醫(yī)學影像，即可在異常檢測與定位任務中取得領先性能，并在多種醫(yī)學影像類型中有效檢測不同疾病，展現(xiàn)出驚人的零樣本泛化能力。
「MediCLIP：采用 CLIP 進行小樣本醫(yī)學圖像異常檢測」現(xiàn)已上線 HyperAI 超神經(jīng)官網(wǎng)（hyper.ai）的「教程」板塊，快來體驗高效的醫(yī)學影像智能診斷方法吧！
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6. 點擊上方「運行按鈕」：設置 Python 虛擬環(huán)境。
7. 使用 16 個支持樣本在 BrainMRI 數(shù)據(jù)集上訓練 MediCLIP 模型。
8. 使用訓練好的模型對 BrainMRI 數(shù)據(jù)集進行測試。
效果演示
輸出結(jié)果顯示：模型在 BrainMRI 測試集上的圖像二分類性能非常好，AUROC = 0.9424（接近滿分 1）。
模型對每張測試圖像的可視化檢測結(jié)果，默認保存到 openbayes//home/MediCLIP/vis_result 目錄下，具體位置如下圖所示：
隨機打開一張檢測結(jié)果圖，清晰且直觀地進行了展示：
* 左：原始腦部圖像
* 右：高亮出的「異常區(qū)域」
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