Pathology Report Generation and Multimodal Representation Learning for Cutaneous Melanocytic Lesions
作者: Ruben T. Lucassen, Sander P. J. Moonemans, Tijn van de Luijtgaarden, Gerben E. Breimer, Willeke A. M. Blokx, Mitko Veta
分类: cs.CV
发布日期: 2025-02-26 (更新: 2025-02-27)
备注: 11 pages, 2 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2502.19285
💡 一句话要点
针对皮肤黑色素细胞病变，提出病理报告自动生成与多模态表征学习方法。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 病理报告生成 多模态学习 对比学习 皮肤黑色素细胞病变 视觉-语言模型
📋 核心要点
- 病理报告编写耗时，加重病理学家负担，亟需自动化方案。
- 采用对比字幕生成框架，构建视觉-语言模型，学习图像与报告间的关联。
- 实验表明，模型对常见痣的报告生成质量与病理学家相当，跨模态检索性能优异。
📝 摘要（中文）
每年，病理学家会检查数百万个黑色素细胞皮肤病变，其中大部分是常见的痣。虽然大多数病变可以在几秒钟内诊断出来，但编写相应的病理报告却非常耗时。因此，自动化报告编写的部分过程可以减轻病理学家日益增加的工作量。本文针对皮肤黑色素细胞病理领域，开发了一种视觉-语言模型。该模型基于对比字幕生成框架，使用包含42512张H&E染色全切片图像和19645份病理报告的黑色素细胞病变数据集进行训练和评估。结果表明，对于常见痣，模型生成的报告质量与病理学家编写的报告质量相当，并通过专家病理学家的阅读研究进行评估。虽然报告生成对于罕见的黑色素细胞病变亚型更困难，但这些病例的跨模态检索性能明显更好。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决病理报告编写耗时的问题，特别是在皮肤黑色素细胞病变诊断中。现有方法主要依赖人工编写，效率低下，且容易受到主观因素影响。因此，需要一种自动化的方法来生成高质量的病理报告，以减轻病理学家的工作负担。
核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型，学习H&E染色全切片图像和对应病理报告之间的关联。通过对比学习，模型能够理解图像中的病理特征，并将其转化为自然语言描述，从而自动生成病理报告。这种方法旨在模仿病理学家的诊断和报告过程，实现自动化和高效化。
技术框架：该模型基于Contrastive Captioner框架，整体流程包括图像编码、文本编码和跨模态对齐三个主要阶段。首先，使用卷积神经网络（CNN）提取H&E染色全切片图像的视觉特征。然后，使用循环神经网络（RNN）或Transformer对病理报告进行编码，提取文本特征。最后，通过对比学习，将视觉特征和文本特征映射到同一个嵌入空间，使得相似的图像和报告在嵌入空间中距离更近。
关键创新：该论文的关键创新在于将对比学习应用于病理报告生成任务，并针对皮肤黑色素细胞病变进行了专门的训练和优化。与传统的图像字幕生成方法相比，对比学习能够更好地学习图像和文本之间的细粒度关联，从而生成更准确和更具信息量的病理报告。此外，该模型还针对病理图像的特点，采用了特定的图像编码器和文本编码器。
关键设计：在图像编码方面，论文采用了预训练的ResNet或EfficientNet作为骨干网络，并进行了微调。在文本编码方面，论文采用了LSTM或Transformer作为编码器。损失函数采用了InfoNCE损失，用于最大化正样本对（图像和对应的报告）之间的相似度，并最小化负样本对之间的相似度。此外，论文还采用了数据增强技术，如图像旋转、翻转和颜色抖动，以提高模型的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，对于常见痣，模型生成的报告质量与病理学家编写的报告质量相当，并通过专家病理学家的阅读研究进行评估。虽然报告生成对于罕见的黑色素细胞病变亚型更困难，但这些病例的跨模态检索性能明显更好。这表明该模型在理解和关联图像与文本方面具有较强的能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于病理诊断辅助系统，帮助病理学家快速生成病理报告，提高诊断效率和准确性。尤其在病理资源匮乏的地区，该技术具有重要的应用价值。未来，该技术有望推广到其他病理领域，实现更广泛的病理报告自动化。
📄 摘要（原文）
Millions of melanocytic skin lesions are examined by pathologists each year, the majority of which concern common nevi (i.e., ordinary moles). While most of these lesions can be diagnosed in seconds, writing the corresponding pathology report is much more time-consuming. Automating part of the report writing could, therefore, alleviate the increasing workload of pathologists. In this work, we develop a vision-language model specifically for the pathology domain of cutaneous melanocytic lesions. The model follows the Contrastive Captioner framework and was trained and evaluated using a melanocytic lesion dataset of 42,512 H&E-stained whole slide images and 19,645 corresponding pathology reports. Our results show that the quality scores of model-generated reports were on par with pathologist-written reports for common nevi, assessed by an expert pathologist in a reader study. While report generation revealed to be more difficult for rare melanocytic lesion subtypes, the cross-modal retrieval performance for these cases was considerably better.