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MedCLIP-SAMv2 实验计划

web 2025/5/10 1:21:34

MedCLIP-SAMv2 实验计划

1. 模型搭建

1.1 下游SAM模型架构

SAM模型将接收从BiomedCLIP生成的显著性图作为输入，通过点提示(Point Prompts)和框提示(Box Prompts)生成精确的分割掩码。需要完成以下工作：

  1. BiomedCLIP模型接口

    • 确保微调后的BiomedCLIP模型能够正确输出显著性图
    • 实现有效的模型检查点加载机制

  2. SAM模型配置

    • 使用预训练的SAM模型(ViT-H)
    • 实现自定义的Prompt生成策略
    • 修改SAM预测器以适应医学图像特点

  3. 后处理流程

    • 实现多种后处理算法，包括K-means、CRF和形态学操作
    • 设计投票机制整合多次预测结果

1.2 代码实现

创建一个整合脚本，将微调的BiomedCLIP、后处理和SAM分割连接起来：

# integration.py
import torch
import cv2
import numpy as np
from transformers import AutoModel, AutoProcessor, AutoTokenizer
from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor# 1. 加载已微调的BiomedCLIP模型
model = AutoModel.from_pretrained("./model", trust_remote_code=True).to(device)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("chuhac/BiomedCLIP-vit-bert-hf", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chuhac/BiomedCLIP-vit-bert-hf", trust_remote_code=True)# 2. 加载SAM模型
sam = sam_model_registry["vit_h"](checkpoint="segment-anything/sam_checkpoints/sam_vit_h_4b8939.pth")
sam.to(device)
predictor = SamPredictor(sam)# 3. 自定义模型推理流程
def segment_with_text(image_path, text_prompt, post_process="kmeans"):# 图像预处理image = cv2.imread(image_path)image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 文本处理text_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(text_prompt, add_special_tokens=True)]).to(device)image_feat = processor(images=image, return_tensors="pt")['pixel_values'].to(device)# 生成显著性图vmap = vision_heatmap_iba(text_ids, image_feat, model, vlayer=9, vbeta=1.0, vvar=1.0)# 应用后处理if post_process == "kmeans":processed_map = apply_kmeans(vmap)elif post_process == "crf":processed_map = apply_crf(vmap, image)else:processed_map = vmap > 0.5# 获取SAM提示points, point_labels, boxes = get_prompts(processed_map)# 使用SAM生成分割掩码predictor.set_image(image)masks, _, _ = predictor.predict(point_coords=points,point_labels=point_labels,box=boxes,multimask_output=False)return masks[0]

2. 比较实验

2.1 基线模型选择

与以下模型进行比较：

  1. 原始SAM（没有BiomedCLIP的引导）
  2. 使用原始CLIP (OpenAI)的MedCLIP-SAM
  3. 未微调的BiomedCLIP-SAM
  4. 最新的医学图像分割模型（如nnU-Net）

2.2 数据集选择

在以下医学影像数据集上进行评估：

  1. 乳腺超声（BUSI数据集）
  2. 脑肿瘤MRI（Brain Tumor数据集）
  3. 肺部X光（COVID-QU-Ex数据集）
  4. 肺部CT（Lung CT数据集）

2.3 评估指标

使用以下指标进行评估：

  1. Dice系数（DSC）- 评估区域重叠
  2. 归一化表面距离（NSD）- 评估边界准确性
  3. 准确率、召回率、精确率 - 评估分割质量
  4. 可视化结果对比

2.4 实验脚本

创建一个比较实验脚本：

#!/bin/bash
# compare_models.sh# 数据集路径
DATASETS=("data/breast_tumors" "data/brain_tumors" "data/lung_xray" "data/lung_ct")
MODELS=("original_sam" "original_clip_sam" "biomedclip_sam_not_finetuned" "biomedclip_sam_finetuned" "nnunet")for DATASET in "${DATASETS[@]}"; dofor MODEL in "${MODELS[@]}"; doecho "Running model $MODEL on dataset $DATASET"# 根据模型类型选择不同的命令if [ "$MODEL" == "original_sam" ]; thenpython segment-anything/segment_image.py --input ${DATASET}/images --output results/${MODEL}/${DATASET}elif [ "$MODEL" == "original_clip_sam" ]; thenpython saliency_maps/generate_saliency_maps.py --model-name CLIP --input-path ${DATASET}/images --output-path saliency_outputs/${MODEL}/${DATASET}python postprocessing/postprocess_saliency_maps.py --input-path ${DATASET}/images --output-path coarse_outputs/${MODEL}/${DATASET} --sal-path saliency_outputs/${MODEL}/${DATASET} --postprocess kmeanspython segment-anything/prompt_sam.py --input ${DATASET}/images --mask-input coarse_outputs/${MODEL}/${DATASET} --output results/${MODEL}/${DATASET} --model-type vit_h --checkpoint segment-anything/sam_checkpoints/sam_vit_h_4b8939.pth --prompts boxeselif [ "$MODEL" == "biomedclip_sam_not_finetuned" ]; thenpython saliency_maps/generate_saliency_maps.py --model-name BiomedCLIP --finetuned false --input-path ${DATASET}/images --output-path saliency_outputs/${MODEL}/${DATASET}python postprocessing/postprocess_saliency_maps.py --input-path ${DATASET}/images --output-path coarse_outputs/${MODEL}/${DATASET} --sal-path saliency_outputs/${MODEL}/${DATASET} --postprocess kmeanspython segment-anything/prompt_sam.py --input ${DATASET}/images --mask-input coarse_outputs/${MODEL}/${DATASET} --output results/${MODEL}/${DATASET} --model-type vit_h --checkpoint segment-anything/sam_checkpoints/sam_vit_h_4b8939.pth --prompts boxeselif [ "$MODEL" == "biomedclip_sam_finetuned" ]; thenpython saliency_maps/generate_saliency_maps.py --model-name BiomedCLIP --finetuned true --input-path ${DATASET}/images --output-path saliency_outputs/${MODEL}/${DATASET}python postprocessing/postprocess_saliency_maps.py --input-path ${DATASET}/images --output-path coarse_outputs/${MODEL}/${DATASET} --sal-path saliency_outputs/${MODEL}/${DATASET} --postprocess kmeanspython segment-anything/prompt_sam.py --input ${DATASET}/images --mask-input coarse_outputs/${MODEL}/${DATASET} --output results/${MODEL}/${DATASET} --model-type vit_h --checkpoint segment-anything/sam_checkpoints/sam_vit_h_4b8939.pth --prompts boxeselif [ "$MODEL" == "nnunet" ]; thencd weak_segmentationpython -m nnunetv2.inference.predict_from_raw_data -i ${DATASET}/images -o results/${MODEL}/${DATASET} -d DATASET_ID -c 2dcd ..fi# 评估结果python evaluation/eval.py --gt_path ${DATASET}/test_masks --seg_path results/${MODEL}/${DATASET}done
done

3. 消融实验

3.1 实验设计

消融实验将验证各组件对整体性能的贡献：

  1. 文本提示变体

    • 测试不同的提示模板对分割性能的影响
    • 简单vs复杂提示
    • 一般vs特定疾病提示

  2. BiomedCLIP层选择

    • 测试不同的中间层作为特征提取源
    • 测试不同超参数(vbeta, vvar)的影响

  3. 后处理方法

    • 比较不同后处理算法的效果：Kmeans vs CRF vs 阈值法
    • 测试多次后处理的组合效果

  4. SAM提示类型

    • 点提示vs框提示vs两者结合
    • 测试点的数量对结果的影响
    • 测试正负点提示的影响

3.2 实验脚本

创建消融实验脚本：

#!/bin/bash
# ablation_study.sh# 测试文本提示变体
echo "Testing different text prompts"
PROMPTS=("breast_tumor_P2_prompts" "benign_breast_tumor_P3_prompts" "malignant_breast_tumor_P3_prompts")
for PROMPT in "${PROMPTS[@]}"; dopython integration.py --dataset data/breast_tumors --text_prompt_set $PROMPT --output ablation/text_prompts/$PROMPTpython evaluation/eval.py --gt_path data/breast_tumors/test_masks --seg_path ablation/text_prompts/$PROMPT
done# 测试不同的BiomedCLIP层和超参数
echo "Testing different BiomedCLIP layers and hyperparameters"
LAYERS=(7 8 9)
VBETAS=(0.1 1.0 2.0)
VVARS=(0.1 1.0 2.0)for LAYER in "${LAYERS[@]}"; dofor VBETA in "${VBETAS[@]}"; dofor VVAR in "${VVARS[@]}"; doOUT_DIR="ablation/clip_params/layer${LAYER}_beta${VBETA}_var${VVAR}"python integration.py --dataset data/breast_tumors --vlayer $LAYER --vbeta $VBETA --vvar $VVAR --output $OUT_DIRpython evaluation/eval.py --gt_path data/breast_tumors/test_masks --seg_path $OUT_DIRdonedone
done# 测试不同后处理方法
echo "Testing different postprocessing methods"
METHODS=("kmeans" "crf" "threshold" "morphology")
for METHOD in "${METHODS[@]}"; dopython integration.py --dataset data/breast_tumors --post_process $METHOD --output ablation/postprocess/$METHODpython evaluation/eval.py --gt_path data/breast_tumors/test_masks --seg_path ablation/postprocess/$METHOD
done# 测试SAM提示类型和参数
echo "Testing different SAM prompt types"
PROMPT_TYPES=("points" "boxes" "both")
POINT_COUNTS=(5 10 20)for TYPE in "${PROMPT_TYPES[@]}"; dofor COUNT in "${POINT_COUNTS[@]}"; doOUT_DIR="ablation/sam_prompts/${TYPE}_${COUNT}"python integration.py --dataset data/breast_tumors --prompt_type $TYPE --num_points $COUNT --output $OUT_DIRpython evaluation/eval.py --gt_path data/breast_tumors/test_masks --seg_path $OUT_DIRdone
done

4. 结果分析与可视化

4.1 定量分析

  1. 创建表格和图表比较不同模型和设置的性能
  2. 进行统计显著性测试，验证改进是否显著
  3. 分析不同医学模态上的表现差异

4.2 定性分析

  1. 生成分割结果的可视化对比图
  2. 显示成功案例和失败案例
  3. 分析边界准确性和小结构保留情况

4.3 可视化工具

创建可视化脚本：

# visualize_results.py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
import os
import pandas as pd
import seaborn as snsdef plot_segmentation_results(image_path, gt_path, pred_paths, model_names, save_path):# 加载图像和标签image = cv2.imread(image_path)image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)gt = cv2.imread(gt_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 设置图表n_models = len(model_names)plt.figure(figsize=(15, 8))# 原始图像plt.subplot(2, n_models+1, 1)plt.imshow(image)plt.title('Original Image')plt.axis('off')# 真实标签plt.subplot(2, n_models+1, n_models+2)plt.imshow(image)mask = np.ma.masked_where(gt == 0, gt)plt.imshow(mask, alpha=0.5, cmap='jet')plt.title('Ground Truth')plt.axis('off')# 各模型预测结果for i, (pred_path, model_name) in enumerate(zip(pred_paths, model_names)):pred = cv2.imread(pred_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)plt.subplot(2, n_models+1, i+2)plt.imshow(image)mask = np.ma.masked_where(pred == 0, pred)plt.imshow(mask, alpha=0.5, cmap='jet')plt.title(model_name)plt.axis('off')# 计算和显示Dice系数dice = np.sum(2 * (pred & gt)) / (np.sum(pred) + np.sum(gt))plt.subplot(2, n_models+1, i+n_models+3)plt.imshow(np.abs(pred.astype(float) - gt.astype(float)), cmap='hot')plt.title(f'Error Map - Dice: {dice:.4f}')plt.axis('off')plt.tight_layout()plt.savefig(save_path)plt.close()# 绘制比较实验结果
def plot_comparison_results(results_csv, save_path):results = pd.read_csv(results_csv)plt.figure(figsize=(12, 6))sns.barplot(x='Model', y='DSC', data=results)plt.title('Dice Coefficient Comparison Across Models')plt.ylim(0, 1)plt.savefig(save_path + '/dsc_comparison.png')plt.figure(figsize=(12, 6))sns.barplot(x='Model', y='NSD', data=results)plt.title('Normalized Surface Distance Comparison Across Models')plt.ylim(0, 1)plt.savefig(save_path + '/nsd_comparison.png')

5. 实施时间表

阶段任务预计时间
1SAM模型搭建和集成1周
2基线模型准备3天
3比较实验执行1周
4消融实验执行1周
5结果分析与可视化3天
6报告撰写与总结2天

6. 潜在问题与解决方案

  1. 计算资源限制

    • 解决方案：使用较小的SAM模型变体(vit_b)，批量处理数据，利用预计算结果

  2. 标签质量问题

    • 解决方案：实施数据清洗步骤，排除低质量样本

  3. 模型集成问题

    • 解决方案：详细记录中间结果，确保每个组件单独工作正常

  4. 超参数调优

    • 解决方案：使用网格搜索或贝叶斯优化自动寻找最佳参数
http://www.xdnf.cn/news/4392.html

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