CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型

CVPR 2025 | MIMO：支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型

论文信息

• 标题：MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output
• 作者：Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Huang, 等
• 单位：北京大学软件与微电子学院、计算机科学学院、第六医院等
• 收录会议：CVPR 2025
• 论文链接：GitHub项目地址

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背景介绍

近年来，医学视觉语言模型（MVLMs）在医学图像问答等任务中展现出巨大潜力。然而，现有模型大多只能处理文本指令，缺乏对图像中具体视觉区域的直接理解，输出也仅限于文本，难以与图像中的关键区域建立精准联系。

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创新点概述

本文提出 MIMO，首个支持“视觉指代多模态输入”和“像素级对齐多模态输出”的医学视觉语言模型。其主要创新包括：

1. 视觉指代输入：支持将文本指令与图像中的点、框等视觉提示共同输入，实现对医学图像关键区域的精准提问。
2. 像素对齐输出：模型不仅输出文本答案，还能将文本中的医学实体与图像中的具体分割区域一一对应，实现“所见即所得”。
3. 大规模多模态数据集：自建 MIMOSeg 数据集，包含 89.5 万条高质量样本，覆盖 CT、X 光等 8 种医学图像模态，支持多种复杂任务场景。

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方法框架

MIMO 模型主要由以下几个部分组成：

• 视觉编码器：采用 CLIP ViT-H/14 提取图像特征。
• 视觉提示编码器：对点、框等提示进行编码，辅助模型理解用户关注区域。
• 多模态输入对齐器：融合文本、图像、视觉提示等多模态信息，实现高效跨模态对齐。
• 大语言模型：基于 Vicuna，负责文本生成，并通过特殊标记将关键医学实体与分割掩码关联。
• 分割解码器：借助 SAM（Segment Anything Model）等分割模型，输出实体对应的像素级掩码。

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数据集构建

MIMOSeg 包含四大任务视角：

1. 文本指导分割：仅靠文本指令分割目标区域。
2. 视觉提示感知：结合视觉提示（点/框）和文本指令分割目标区域。
3. 分割对齐问答：在问答中输出与实体对应的分割掩码。
4. 视觉提示辅助问答：结合视觉提示和问答，输出答案及分割区域。

覆盖 CT、X 光、眼底、病理等丰富数据，极大提升模型泛化能力。

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实验结果

• 在 MIMOSeg 和多个公开医学数据集上的实验表明，MIMO 在分割准确率、问答质量等方面均大幅优于现有主流模型（如 SAM、LLaVA-Med、HuatuoGPT-Vision 等）。
• 消融实验进一步验证了多模态输入对齐器等关键模块的有效性。

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总结与展望

MIMO 是首个实现 视觉指代+像素落地 能力的医学视觉语言模型，极大提升了医学 AI 对图像及文本复杂关系的理解与表达能力。未来，该模型有望应用于智能辅助诊断、影像报告生成等医学场景，推动多模态医学 AI 的发展。

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项目地址：https://github.com/pkusixspace/MIMO

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