文章《Foundation models in gastrointestinal endoscopic AI: Impact of architecture,pre-training approach and data efficienc》主要研究基础模型在胃肠内镜AI中的应用，聚焦于模型架构、预训练方法和数据效率对模型性能的影响。基础模型通过大规模预训练并进行迁移学习，能有效应对复杂内镜图像中病变（如息肉、癌前病变等）的识别任务。

01.引言

文章聚焦于深度学习在医学成像分析中的前沿应用，随着医疗成像技术的不断进步，医生可获取越来越多高质量的医学图像，极大促进了疾病诊断和治疗。然而，如何高效地利用这些数据仍面临挑战。深度学习作为一项强大的机器学习技术，已在图像识别、分类和分割等领域展现出巨大潜力，为医学图像分析带来了新的机遇。基于此，本文的研究目标是评估不同预训练技术在医学图像分析任务（如分类、分割及其混合任务）中的性能表现，并通过对比自然图像与医学图像预训练策略，探讨更适合医学图像分析的方案。本文主要贡献在于构建了一个包含丰富胃肠道图像的GastroNet数据库，并通过在五个不同内镜数据集上的实验，采用AUC和DICE分数等指标，全面评估不同预训练技术的效果。结果显示，基于医学图像的预训练通常优于自然图像预训练，为未来的医学图像分析提供了关键的指导。

02.模型介绍

文章的模型架构主要探索了自监督预训练（Self-Supervised Pre-training, SSL）在医学内镜图像分析中的应用，特别关注了使用领域特定（in-domain）数据对模型进行预训练的效果。以下是组成该模型架构的各个模块及其相应功能的详细介绍：

1. 数据集收集与准备

• GastroNet-5M：为了进行领域特定的自监督预训练，文章从八家荷兰医院的内镜患者数据库中回顾性收集了一个包含5,014,174张未标记的胃肠道内镜图像的数据集，称为GastroNet-5M。这个数据集是后续所有预训练实验的基础。

2. 预训练框架

介绍了三种不同的自监督预训练框架：SimCLRv2、MoCov2和DINO。

• SimCLRv2：通过最大化相同图像的不同增强版本之间的相似性来学习图像表示。它使用对比学习的方法，使模型能够区分来自同一图像的增强版本与其他图像。

• MoCov2：基于动量对比学习，维护一个使用动量更新的编码器来产生“正样本”，并与当前编码器的输出进行对比。这种方法有助于模型学习到更稳定的特征表示。

• DINO（Distillation with No Labels）：是一种无标签的知识蒸馏方法，通过教师模型预测未标记数据的基础标签，并用这些标签来监督学生模型的训练。DINO特别适用于Vision Transformer（ViT）架构。

3. 神经网络架构

• ResNet50：一种常用的卷积神经网络架构，具有50层深度，广泛用于图像分类和检测任务。在本文中，ResNet50与不同的解码器（如Mobile Deeplabv3+）结合使用，以执行分割任务。

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• Vision Transformer（ViT）：一种基于Transformer架构的模型，最初用于自然语言处理任务，但后来被证明在图像分类等视觉任务中也非常有效。在本文中，特别是使用了ViT-small架构，并与相应的解码器（如mobileVIT的解码器）结合，以执行分割任务。

4. 下游任务模型

• 对于分类任务，文章使用了预训练编码器输出的特征向量作为输入，并通过一个全连接层进行分类。

• 对于分割任务，文章使用了紧凑且不复杂的解码器，如Mobile Deeplabv3+解码器（与ResNet50结合使用）和mobileVIT的解码器（与ViT-small结合使用）。这些解码器的设计目的是确保分割模型的性能主要由预训练编码器的质量决定。

综上所述，文章的模型架构通过结合领域特定的数据集、多种自监督预训练框架和不同的神经网络架构，旨在提升医学内镜图像分析任务的性能。

模型数据处理流程图

03.研究结果

文章中的研究成果主要围绕使用胃肠道内镜图像进行的深度学习模型预训练，特别是在比较使用自然图像与领域内（in-domain）图像进行预训练的效果方面。以下是关于分类任务、分割任务以及数据效率的详细数据和分析：

一、分类任务

• 模型与方法：研究使用了ResNet50和Vision-Transformer-small两种架构，并通过自监督学习方法（SimCLRv2、MoCov2和DINO）对领域内数据（GastroNet-5M数据集）进行了预训练。

• 对比：将这些模型的性能与在自然图像（如ImageNet-21k）上进行监督预训练的模型进行了比较。

• 结果：

• 使用DINO框架进行自监督领域内预训练的模型，在下游数据集上的平均性能提升显著。

• 对于ResNet50架构，性能提升了1.63%。

• 对于Vision-Transformer-small架构，性能提升了4.62%。

二、分割任务

• 数据集：研究使用了如Kvasir-SEG等专门设计的胃肠道任务下游数据集来评估模型性能。

• 结果：研究表明，使用领域内预训练的模型在分割任务上也表现出了优于在自然图像上预训练模型的性能。

三、数据效率

• 分析：研究还探讨了预训练对下游任务数据效率的影响，即在使用较少标记数据的情况下，模型能够达到的性能水平。

• 结果：

• 领域内预训练的模型在减少下游任务所需标记数据量方面表现出更高的效率。

• 这意味着，为了达到相似的性能水平，使用领域内预训练的模型可以显著减少下游任务所需的标记训练数据量。

总结

综上所述，文章的研究成果表明，使用自监督学习对胃肠道内镜图像进行领域内预训练，可以显著提高深度学习模型在分类和分割任务上的性能，并提升数据效率。这些发现对于改善医学图像分析的通用性、可扩展性和性能具有重要意义。此外，GastroNet-5M预训练权重已公开提供，有助于进一步的研究和应用。

研究结果图1

研究结果图2

04.研究意义

1. 揭示在域预训练对医学图像分析的重要性：

• 研究表明，与在自然图像上进行预训练相比，使用在域（即胃肠道内镜图像）预训练可以显著提高深度学习模型在医学图像分析任务上的性能。

3. 提升深度学习模型的泛化能力：

• 通过在域预训练，模型能够学习到更适用于医学图像分析的特征表示，从而提升其在不同下游任务上的泛化能力。

5. 提高训练效率：

• 在域预训练使得模型在下游任务上达到相似性能时所需的标记训练数据量显著减少，从而提高了训练效率。

7. 推动医学图像分析领域的发展：

• 该研究为医学图像分析领域提供了新的思路和方法，有助于推动该领域的技术进步和应用拓展。

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