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MCDRL框架，利用因果推断和VLM提升医学图像分割的泛化性

🎯 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 领域泛化 因果推断 视觉-语言模型 CLIP 表征学习 多模态学习

📋 核心要点

  1. 医学图像分割面临领域偏移挑战，现有方法在未见领域泛化性差。
  2. MCDRL利用CLIP构建混淆因素字典，并通过因果干预消除领域特定偏差。
  3. 实验表明，MCDRL显著提升了分割精度和领域泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多模态因果驱动表征学习（MCDRL）框架，旨在解决医学图像分割中的领域泛化问题。医学图像由于设备差异、程序伪影和成像模式等混淆因素，常常表现出显著的领域偏移，导致模型在未见过的领域表现不佳。MCDRL框架结合了因果推断和视觉-语言模型（VLM），通过CLIP的跨模态能力识别候选病灶区域，并构建一个包含领域特定变化的混淆因素字典。然后，训练一个因果干预网络，利用该字典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始终优于其他方法，实现了更高的分割精度和更强的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：医学图像分割任务中，由于成像设备、成像协议等因素造成的领域偏移问题严重影响了模型的泛化能力。现有方法难以有效消除这些混淆因素的影响，导致模型在新的、未见过的领域表现不佳。

核心思路：本文的核心思路是利用因果推断来识别并消除医学图像中由领域特定因素引起的混淆效应。通过构建一个混淆因素字典，并训练一个因果干预网络，可以有效地将这些混淆因素的影响从图像表征中移除，从而提高模型在不同领域之间的泛化能力。

技术框架：MCDRL框架主要包含两个步骤。首先，利用CLIP的跨模态能力，通过文本提示识别候选病灶区域，并构建一个混淆因素字典，该字典包含了各种领域特定的变化信息。其次，训练一个因果干预网络，该网络利用混淆因素字典来识别并消除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。

关键创新：MCDRL的关键创新在于将因果推断与视觉-语言模型相结合，用于解决医学图像分割中的领域泛化问题。通过显式地建模和消除混淆因素的影响，MCDRL能够学习到更加鲁棒和泛化的图像表征，从而在新的领域中表现更好。

关键设计：混淆因素字典的构建依赖于CLIP的文本编码能力，通过设计合适的文本提示来捕捉不同领域的特征。因果干预网络的设计需要仔细考虑如何有效地消除混淆因素的影响，同时保留对分割任务重要的信息。具体的损失函数设计可能包括分割损失、领域对抗损失等，以确保模型能够学习到领域不变的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MCDRL在多个医学图像分割数据集上均取得了优于现有方法的性能。具体而言，MCDRL在分割精度方面显著提升，并且在不同领域之间表现出更强的泛化能力。相较于基线方法，MCDRL在未见过的领域上的分割性能提升幅度尤为明显，验证了其有效性。

🎯 应用场景

MCDRL框架可应用于多种医学图像分割任务，例如肿瘤分割、器官分割等。该研究成果有助于提高医学图像分析的准确性和可靠性，减少对人工标注的依赖，并促进医学人工智能在临床诊断和治疗中的应用。未来，该方法可以扩展到其他医学图像分析任务，例如疾病诊断和预后预测。

📄 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.