Multimodal Causal-Driven Representation Learning for Generalizable Medical Image Segmentation

📄 arXiv: 2508.05008v1 📥 PDF

作者: Xusheng Liang, Lihua Zhou, Nianxin Li, Miao Xu, Ziyang Song, Dong Yi, Jinlin Wu, Hongbin Liu, Jiebo Luo, Zhen Lei

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-07

备注: Under Review

💡 一句话要点

提出多模态因果驱动表示学习以解决医学图像分割的领域泛化问题

🎯 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: 医学图像分割 多模态学习 因果推断 领域泛化 视觉-语言模型

📋 核心要点

  1. 医学图像分割面临领域转移问题，现有模型在未见领域的泛化能力较差。
  2. 提出MCDRL框架，通过因果推断与VLM结合，识别并消除领域特定变化的影响。
  3. 实验结果显示，MCDRL在分割准确性上显著优于其他方法，展现出更强的泛化能力。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型（VLMs），如CLIP，在各种计算机视觉任务中展现了卓越的零-shot能力。然而，由于医学数据的高变异性和复杂性，其在医学成像中的应用仍面临挑战。医学图像常因设备差异、过程伪影和成像模式等混杂因素而表现出显著的领域转移，导致模型在未见领域应用时泛化性能差。为了解决这一限制，本文提出了多模态因果驱动表示学习（MCDRL）框架，将因果推断与VLM结合，以应对医学图像分割中的领域泛化问题。MCDRL分为两个步骤：首先，利用CLIP的跨模态能力识别候选病变区域，并通过文本提示构建特定于领域变化的混杂因子字典；其次，训练因果干预网络，利用该字典识别并消除这些领域特定变化的影响，同时保留对分割任务至关重要的解剖结构信息。大量实验表明，MCDRL在分割准确性和泛化能力上均优于竞争方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决医学图像分割中的领域泛化问题。现有方法在面对设备差异和成像模式变化时，往往无法有效适应，导致分割性能下降。

核心思路：提出的MCDRL框架结合因果推断与视觉-语言模型，首先识别候选病变区域，然后通过构建混杂因子字典来消除领域特定变化的影响，从而提升模型的泛化能力。

技术框架：MCDRL的整体架构分为两个主要阶段：第一阶段利用CLIP的跨模态能力识别病变区域并构建混杂因子字典；第二阶段训练因果干预网络，利用该字典消除领域变化的影响，同时保留解剖结构信息。

关键创新：MCDRL的核心创新在于将因果推断引入医学图像分割领域，利用混杂因子字典有效识别并消除领域特定变化的影响，这是与现有方法的本质区别。

关键设计：在网络结构上，MCDRL采用了因果干预网络，并设计了特定的损失函数以平衡领域变化的消除与解剖结构信息的保留，确保分割效果的准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，MCDRL在医学图像分割任务中显著优于现有方法，具体表现为分割准确性提升了XX%（具体数据未知），并在多个未见领域中展现出更强的泛化能力，验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在医学影像分析领域。通过提升模型在不同设备和成像条件下的泛化能力，MCDRL能够帮助医生更准确地进行疾病诊断和治疗规划，进而提高医疗服务的质量和效率。未来，该方法也可扩展至其他领域的图像分析任务。

📄 摘要（原文）

Vision-Language Models (VLMs), such as CLIP, have demonstrated remarkable zero-shot capabilities in various computer vision tasks. However, their application to medical imaging remains challenging due to the high variability and complexity of medical data. Specifically, medical images often exhibit significant domain shifts caused by various confounders, including equipment differences, procedure artifacts, and imaging modes, which can lead to poor generalization when models are applied to unseen domains. To address this limitation, we propose Multimodal Causal-Driven Representation Learning (MCDRL), a novel framework that integrates causal inference with the VLM to tackle domain generalization in medical image segmentation. MCDRL is implemented in two steps: first, it leverages CLIP's cross-modal capabilities to identify candidate lesion regions and construct a confounder dictionary through text prompts, specifically designed to represent domain-specific variations; second, it trains a causal intervention network that utilizes this dictionary to identify and eliminate the influence of these domain-specific variations while preserving the anatomical structural information critical for segmentation tasks. Extensive experiments demonstrate that MCDRL consistently outperforms competing methods, yielding superior segmentation accuracy and exhibiting robust generalizability.