新芽专题介绍：多模态医学信息处理——眼底相关多模态融合

一、专题介绍

1.1 研究背景

在现代医学诊断和治疗系统中，多模态医学信息处理是核心技术之一。它涉及融合多种数据源，如超声（Ultrasound , US）、磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）、光学相干断层扫描（Optical coherence tomography, OCT）、医疗文本报告、患者表格元数据（如年龄、血糖水平等），以提供全面的临床洞察。特别是在眼科领域，眼底相关疾病如糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy, DR）、年龄相关性黄斑变性（age-related macular degeneration, AMD）等，需要多模态数据来实现早期检测和精准诊断。随着人工智能和深度学习的进步，多模态融合已成为提升诊断准确性和效率的关键方向，是各国医疗AI研究的前沿。

1.2 研究意义

多模态医学信息处理，特别是眼底相关的融合，能够整合图像的视觉特征、文本的语义信息和表格的结构化数据，从而克服单一模态的局限性。这直接关系到：

1. 临床诊断与筛查：提升眼底疾病如DR的检测精度，减少误诊，提高公共卫生筛查效率。
2. 个性化医疗：结合患者元数据实现定制化治疗计划，改善预后。
3. 技术创新：推动多模态学习算法、跨模态对齐和融合机制的发展，促进AI在医疗领域的应用。

这一主题不仅是医疗AI的典型案例，还适合本科生作为科研入门，培养多学科融合思维。

1.3 当前主要挑战

尽管重要，但眼底相关多模态医学信息处理面临多重挑战：

1. 挑战一：模态异质性强，融合难度大

   • 图像、文本和表格数据类型迥异，特征空间不一致，导致对齐和融合复杂。
   • 眼底图像分辨率高，但文本可能含噪声，表格数据稀疏。

2. 挑战二：数据隐私与标注瓶颈

   • 医疗数据受隐私法规限制，获取多模态标注数据集困难。
   • 标注需专业医师，成本高，影响模型训练。

3. 挑战三：实时性和可解释性要求高

   • 临床应用需低延迟处理，但多模态模型计算密集。
   • 模型决策需可解释，以获医师信任。

综上，这一领域仍在快速发展，是学习多模态AI的理想窗口。

二、学习资料与参考文献

为了引导新芽学子逐步进入研究，本专题结构分为以下四部分：

2.1 基础教材与学习材料

在开始探险之前，你需要掌握“筑基期”的基础能力和知识，这些是后续一切学习的基石。以下是你可以使用的一些书籍/教程：

• 吴恩达《深度学习》视频课程全集_哔哩哔哩_bilibili——适合初学者的深度学习教程，了解深度学习各种定义和概念。

• 《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili——适合初学者的pyotrch实践学习教程，帮助大家了解科研中最常用的深度学习框架pytorch。

• 卷积操作辅助理解系列视频-从3D角度理解卷积操作

• 《Deep Learning》（Ian Goodfellow 等）——深度学习入门经典教材

此外，你也可以使用一些入门工具：

• Google Colab：免费云平台，不用安装软件，就能跑PyTorch代码。
• Kaggle平台：免费数据集和竞赛。
• 医学影像数据集集锦 - 飞桨AI Studio星河社区：免费数据集
• 天池数据集_阿里系唯一对外开放数据分享平台-阿里云天池：免费数据集
• PyCharm: The only Python IDE you need：代码集成开发环境

Tips：务必摆脱所有基础都打好后，再进行下一阶段“结丹期”的修行，基础不牢，地动山摇~。

2.2 入门文献（医学信息处理方向经典方法）

学生第一阶段的阅读训练，可帮助理解通用技术。仅用于入门，不可选择此部分文献汇报。

• ResNet : Deep Residual Learning for Image Recognition-最经典的图像处理模型
• Bert: Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding: 自然语言处理领域的里程碑式模型
• UNet: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation-医学图像分割领域的里程碑式工作
• SENet: Squeeze-and-excitation networks-注意力机制的代表工作
• ViT: An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale-Transformer在视觉领域中应用的经典工作
• Swin Transformer: Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows-ViT系列工作的优秀优化思路
• MAE: Masked autoencoders are scalable vision learners-自监督学习、预训练模型经典工作 *CLIP: Learning transferable visual models from natural language supervision-图像-文本对比学习经典模型

2.3 进阶文献（多模态模型前沿方法）

学生可在此部分选择进阶文献进行专题汇报，或自行查找最新的同类重要文献。

• MedCLIP: Medclip: Contrastive learning from unpaired medical images and text
• SAM: Segment anything
• MedSAM Segment anything in medical images
• BLIP系列论文 Blip: Bootstrapping language-image pre-training for unified vision-language understanding and generation: BLIP Blip-2: Bootstrapping language-image pre-training with frozen image encoders and large language models: BLIP2 Instructblip: Towards general-purpose vision-language models with instruction tuning: InstructBLIP
• LLaVA: Visual instruction tuning
• Qwen2.5-VL: Qwen2. 5-vl technical report

2.4 多模态医学信息处理领域相关文献（眼底相关）

结合本专题的研究背景，逐渐引导学生进入眼底相关多模态处理。学生可在此部分选择进阶文献进行专题汇报，或自行查找最新的同类重要文献。

• DeepDR-LLM: Integrated image-based deep learning and language models for primary diabetes care
• VisionFM: Visionfm: a multi-modal multi-task vision foundation model for generalist ophthalmic artificial intelligence
• MM-Retinal: MM-retinal: Knowledge-enhanced foundational pretraining with fundus image-text expertise
• MedSegX: A generalist foundation model and database for open-world medical image segmentation
• RetiZero: Enhancing diagnostic accuracy in rare and common fundus diseases with a knowledge-rich vision-language model
• RCT: An eyecare foundation model for clinical assistance: a randomized controlled trial
• RETFound: A foundation model for generalizable disease detection from retinal images
• IDP: Phenotypic and genetic characteristics of retinal vascular parameters and their association with diseases
• FLAIR: A foundation language-image model of the retina (flair): Encoding expert knowledge in text supervision
• CABNet: CABNet: Category attention block for imbalanced diabetic retinopathy grading

三、结语与期望

“新芽计划”旨在激发新芽学子探索未知的热情，为广大学子提供成长的沃土。多模态医学信息处理是一个充满挑战与机遇的前沿领域，既是满足医疗需求的“硬核”课题，也是推动学术创新的“试金石”。通过本专题，我们期待新芽学子不仅能掌握前沿医工交叉领域的技术，还能培养独立思考、实践创新以及解决复杂问题的综合能力。

我们热切期待，在最终的汇报中，能看到大家闪耀着智慧火花的解读与创见！