新芽专题介绍（47）：医学图像基础模型

Last updated on Sep 26, 2025

此专题由非南开大学老师发布，选修南开大学 2025 秋《人工智能实践课-初级》课程的同学请勿选择此专题。非本课程选修同学可自由选择。

一、专题介绍

1.1 研究背景

在现代医学影像学领域，医学图像技术是诊断、治疗与监控健康状况的关键手段之一。随着医学影像数据量的急剧增长和技术的飞速发展，如何有效地从海量的医学图像中提取有价值的信息，成为医疗智能化的重要方向。特别是在影像诊断、病灶检测、术前规划等任务中，医学图像基础模型的研究具有至关重要的作用。现代医学影像技术，包括X射线、CT、MRI、超声等，能有效地捕捉到人体内部的复杂信息，进而为临床决策提供支持。

1.2 研究意义

医学图像基础模型通常指在各种医学图像（如CT、MRI图像）上进行图像处理、分析和学习的模型。这些模型可以有效地提升以下方面的能力：

  1. 精准诊断：自动化辅助诊断能够帮助医生高效发现病灶位置及其类型，特别在放射科、心脏病学、肿瘤学等领域有着广泛应用。

  2. 个性化治疗方案：通过对患者的医学影像进行精准分析，可以为每个患者量身定制个性化的治疗方案。

  3. 早期预警：医学图像模型可用来进行早期疾病的筛查与预警，帮助患者尽早发现潜在的健康风险。

  4. 医学研究推动：在新型治疗方法的研发中，医学图像模型能够提供准确的患者影像数据分析，推动生物医学研究的深入发展。

因此，医学图像基础模型不仅能够提高医学影像分析的效率与准确性，还能为个性化医疗和智能化诊疗开辟新天地。随着人工智能、深度学习等技术的引入，这一研究领域将迎来巨大的技术创新和临床应用潜力。

因此，这一研究主题不仅意义重大，而且是深度学习、图像处理与目标探测领域的一个典型研究案例，非常适合作为本科生进入科研领域的启蒙训练。

1.3 当前主要挑战

尽管医学图像基础模型具有巨大潜力，但其在实际应用中的推广仍面临多重挑战：

  1. 挑战一：数据质量多样，标注困难

    • 医学图像数据往往质量不一，且不同设备采集的图像存在显著差异。

    • 高质量标注数据稀缺，尤其是针对某些罕见疾病或小样本的标注，缺乏专业标注员和数据集。

  2. 挑战二：复杂结构与异质性

    • 医学图像中包含复杂的解剖结构与病变区域，如何精准分割病灶并消除假阳性和假阴性是当前技术难题。

    • 跨模态图像融合的异质性（例如CT与MRI的融合分析）使得图像信息的提取与匹配变得复杂。

  3. 挑战四：模型的泛化能力

    • 现有的医学图像模型往往存在过拟合问题，尤其是在小样本的情况下，模型的泛化能力差。

    • 如何提升模型在不同数据集和临床场景中的适应性，确保其有效性，是未来需要攻克的重要难题。

综上，医学图像基础模型的研究仍面临着数据、算法和计算等多方面的挑战，尤其是如何将深度学习技术高效地应用到临床实践中。因此，这一领域的研究不仅为实际医疗问题提供解决方案，也为医学人工智能的持续发展提供了重要的探索方向。

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，你需要掌握一些基础的“内功心法”，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：

此外，你也可以使用一些入门工具：

Tips：务必摆脱所有基础都打好后，再进行下一阶段学习的心态，在干中学，遇到不明白的再回溯补基础。

2.2 入门文献（医学图像经典方法）

学生第一阶段的阅读训练，可帮助理解医学图像处理这一通用方向。仅用于入门，不可选择此部分文献汇报。

  • U-Net: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation (MICCAI 2015)

  • ViT: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (ICLR 2021)

  • GAN: Generative Adversarial Networks (NeurIPS 2014)

  • Focal Loss(RetinaNet): Focal Loss for Dense Object Detection (ICCV 2017)

  • DenseNet: Densely Connected Convolutional Networks(CVPR 2017)

2.3 进阶文献（医学图像基础模型前沿方法）

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。

  • MAE: Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners (CVPR 2021)

  • CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (ICML 2021)

  • SAM: Segment Anything (ICCV 2023)

  • DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection (ICLR 2023)

  • CycleGAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks(ICCV 2017)

  • RadFM: Towards generalist foundation model for radiology by leveraging web-scale 2D&3D medical data(nature communications 2025)

2.4 医学图像基础模型领域相关文献

结合本专题的研究背景，逐渐引导学生进入医学图像基础模型。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。

  • RETFound：A foundation model for generalizable disease detection from retinal images（Nature 2023）

  • MRI-CORE：A foundation model for enhancing magnetic resonance images and downstream segmentation, registration and diagnostic tasks（Nature biomedical engineering 2024）

  • EyeCLIP：A multimodal visual-language foundation model for computational ophthalmology（NPJ digital medicine 2025）

  • MAARS: Multimodal AI to forecast arrhythmic death in hypertrophic cardiomyopathy(nature cardiovascular research 2025)

  • EyeFM:An eyecare foundation model for clinical assistance: a randomized controlled trial(Nature medicine 2025)

  • CineMA: A versatile foundation model for cine cardiac magnetic resonance image analysis tasks(arxiv 2025)

三、结语与期望

“新芽计划”的初衷是点燃新芽学子对医学图像领域深度探索的热情，并为大家提供一片充满机遇的成长沃土。医学图像基础模型作为智能医疗的核心技术之一，承载着提升医疗效率、改善诊断精度和推动医学研究的重大使命。它不仅是医学影像领域技术创新的“试金石”，也是我们向智能医疗领域迈进的坚实基础。希望通过这个专题，新芽学子不仅能掌握前沿的医学图像处理技术，更能培养独立思考、动手实践和解决实际问题的能力。

我们热切期待，在最终的汇报中，能看到大家通过创新思维和深入分析，展示出在医学图像基础模型领域的独特见解与实践成果！