CheXWorld: Exploring Image World Modeling for Radiograph Representation Learning
作者: Yang Yue, Yulin Wang, Chenxin Tao, Pan Liu, Shiji Song, Gao Huang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-04-18
备注: Accepted by CVPR 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
CheXWorld：构建放射影像世界模型，提升表征学习能力
🎯 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: 医学影像 自监督学习 世界模型 表征学习 放射影像 解剖结构 领域自适应
📋 核心要点
- 现有医学影像表征学习方法缺乏对医学知识的有效建模，限制了其泛化能力和性能。
- CheXWorld通过构建世界模型，同时建模局部解剖结构、全局解剖布局和领域变异，从而学习更丰富的医学知识。
- 实验结果表明，CheXWorld在多个医学图像分类和分割任务上显著优于现有方法，证明了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了CheXWorld，这是首个针对放射影像的自监督世界模型。该模型构建了一个统一的框架，同时对合格放射科医生所需的三种医学知识进行建模，包括：1) 描述局部组织精细特征（如结构、形状和纹理）的局部解剖结构；2) 描述人体全局组织（如器官和骨骼布局）的全局解剖布局；3) 鼓励CheXWorld对放射影像不同外观领域之间的转换进行建模的领域变异（例如，因来自不同医院、设备或患者的放射影像而导致的不同清晰度、对比度和曝光度）。经验分析表明，CheXWorld成功捕捉了医学知识的这三个维度。在八个医学图像分类和分割基准上的迁移学习实验表明，CheXWorld显著优于现有的自监督学习方法和大规模医学基础模型。
🔬 方法详解
问题定义：现有医学影像表征学习方法通常依赖于大规模标注数据，成本高昂。自监督学习方法试图解决这个问题，但现有方法往往缺乏对医学领域知识的有效建模，导致学习到的表征泛化能力不足，难以在不同数据集和任务上取得良好效果。因此，如何利用自监督学习方法，有效地学习医学影像中的领域知识，是本文要解决的核心问题。
核心思路：本文的核心思路是构建一个放射影像的世界模型（CheXWorld），该模型能够模拟放射科医生对影像的理解方式，即同时考虑局部解剖结构、全局解剖布局以及不同影像来源造成的领域差异。通过让模型学习预测影像在这些方面的变化，从而学习到更鲁棒、更具泛化能力的影像表征。
技术框架：CheXWorld的整体框架包含三个主要模块，分别对应于局部解剖结构建模、全局解剖布局建模和领域变异建模。局部解剖结构建模模块旨在学习影像中局部区域的纹理、形状等特征；全局解剖布局建模模块旨在学习不同器官和骨骼之间的空间关系；领域变异建模模块旨在学习不同设备、医院和患者产生的影像差异。这三个模块通过共享的编码器提取影像特征，并分别使用不同的解码器进行重建或预测。
关键创新：CheXWorld的关键创新在于其将世界模型的概念引入到医学影像领域，并设计了一个统一的框架来同时建模医学影像中的多个重要方面，包括局部解剖结构、全局解剖布局和领域变异。与现有方法相比，CheXWorld能够更全面地学习医学影像中的知识，从而获得更好的表征学习效果。
关键设计：在局部解剖结构建模中，使用了对比学习损失来鼓励模型学习区分不同的局部区域。在全局解剖布局建模中，使用了Transformer网络来建模不同器官和骨骼之间的关系。在领域变异建模中，使用了对抗学习损失来鼓励模型学习生成具有不同领域特征的影像。具体的网络结构和参数设置根据不同的模块和任务进行了调整，以达到最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CheXWorld在八个医学图像分类和分割基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有的自监督学习方法和大规模医学基础模型。例如，在某些任务上，CheXWorld的性能提升超过了5%，表明其能够有效地学习医学影像中的知识，并获得更好的表征学习效果。
🎯 应用场景
CheXWorld具有广泛的应用前景，可以用于辅助放射科医生进行疾病诊断、病灶检测和影像分割等任务。通过学习更鲁棒的影像表征，CheXWorld可以提高医学影像分析的准确性和效率，减少人为误差，并有望应用于远程医疗、智能影像分析等领域，提升医疗服务的可及性和质量。
📄 摘要（原文）
Humans can develop internal world models that encode common sense knowledge, telling them how the world works and predicting the consequences of their actions. This concept has emerged as a promising direction for establishing general-purpose machine-learning models in recent preliminary works, e.g., for visual representation learning. In this paper, we present CheXWorld, the first effort towards a self-supervised world model for radiographic images. Specifically, our work develops a unified framework that simultaneously models three aspects of medical knowledge essential for qualified radiologists, including 1) local anatomical structures describing the fine-grained characteristics of local tissues (e.g., architectures, shapes, and textures); 2) global anatomical layouts describing the global organization of the human body (e.g., layouts of organs and skeletons); and 3) domain variations that encourage CheXWorld to model the transitions across different appearance domains of radiographs (e.g., varying clarity, contrast, and exposure caused by collecting radiographs from different hospitals, devices, or patients). Empirically, we design tailored qualitative and quantitative analyses, revealing that CheXWorld successfully captures these three dimensions of medical knowledge. Furthermore, transfer learning experiments across eight medical image classification and segmentation benchmarks showcase that CheXWorld significantly outperforms existing SSL methods and large-scale medical foundation models. Code & pre-trained models are available at https://github.com/LeapLabTHU/CheXWorld.