PathMR: Multimodal Visual Reasoning for Interpretable Pathology Diagnosis

📄 arXiv: 2508.20851v1 📥 PDF

作者: Ye Zhang, Yu Zhou, Jingwen Qi, Yongbing Zhang, Simon Puettmann, Finn Wichmann, Larissa Pereira Ferreira, Lara Sichward, Julius Keyl, Sylvia Hartmann, Shuo Zhao, Hongxiao Wang, Xiaowei Xu, Jianxu Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-28

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PathMR：用于可解释病理诊断的多模态视觉推理框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 病理诊断 多模态学习 视觉推理 可解释性AI 细胞级分析

📋 核心要点

  1. 现有深度学习病理诊断模型缺乏透明性和可追溯性，限制了其临床应用。
  2. PathMR通过细胞级多模态视觉推理，同时生成诊断解释和预测细胞分布模式，提升可解释性。
  3. 在PathGen和GADVR数据集上，PathMR在文本生成、分割精度和跨模态对齐方面超越现有方法。

📝 摘要（中文）

基于深度学习的自动病理诊断显著提高了诊断效率并减少了观察者之间的差异，但由于模型决策的不透明性和缺乏可追溯的理由，其临床应用仍然受到限制。为了解决这个问题，最近的多模态视觉推理架构提供了一个统一的框架，该框架在像素级别生成分割掩码，同时生成语义对齐的文本解释。通过定位病变区域并生成专家风格的诊断叙述，这些模型提供了可靠的AI辅助病理学所需的透明和可解释的见解。在这些进步的基础上，我们提出了PathMR，一个用于病理图像分析的细胞级多模态视觉推理框架。给定病理图像和文本查询，PathMR生成专家级诊断解释，同时预测细胞分布模式。为了评估其性能，我们在公开的PathGen数据集以及我们新开发的GADVR数据集上评估了我们的方法。在这些数据集上的大量实验表明，PathMR在文本生成质量、分割准确性和跨模态对齐方面始终优于最先进的视觉推理方法。这些结果突出了PathMR在提高AI驱动的病理诊断中的可解释性的潜力。代码将在https://github.com/zhangye-zoe/PathMR上公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于深度学习的病理诊断方法，虽然在效率和一致性上有所提升，但由于模型决策过程不透明，缺乏可解释性，导致医生难以信任和采纳。现有方法无法提供清晰的诊断依据，例如病变区域定位和专家级别的诊断解释，这阻碍了AI技术在病理诊断领域的广泛应用。

核心思路：PathMR的核心思路是利用多模态视觉推理，将病理图像和文本查询结合起来，同时生成像素级别的分割掩码（定位病变区域）和语义对齐的文本解释（提供诊断依据）。通过这种方式，模型不仅能够做出诊断，还能提供可解释的理由，从而增强医生的信任感。

技术框架：PathMR的整体框架包含以下几个主要模块：图像编码器（用于提取病理图像的视觉特征）、文本编码器（用于提取文本查询的语义特征）、跨模态融合模块（用于将视觉和语义特征融合）、分割模块（用于预测细胞分布和病变区域）以及文本生成模块（用于生成诊断解释）。整个流程是：输入病理图像和文本查询，经过编码器提取特征，融合特征后分别输入到分割模块和文本生成模块，最终输出分割结果和诊断解释。

关键创新：PathMR的关键创新在于其细胞级别的多模态视觉推理能力。与以往方法相比，PathMR能够更精细地分析病理图像，并结合文本查询生成更准确、更具解释性的诊断结果。此外，PathMR在跨模态对齐方面也进行了优化，确保生成的文本解释与分割结果在语义上保持一致。

关键设计：PathMR的具体技术细节包括：使用预训练的卷积神经网络作为图像编码器，使用Transformer模型作为文本编码器，采用注意力机制进行跨模态融合，使用Dice Loss和Cross-Entropy Loss作为分割模块的损失函数，使用Seq2Seq模型生成诊断解释。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文原文中查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PathMR在PathGen和GADVR数据集上进行了评估，实验结果表明，PathMR在文本生成质量、分割准确性和跨模态对齐方面均优于现有方法。具体的性能提升数据需要在论文原文中查找，但总体而言，PathMR在可解释病理诊断方面取得了显著进展。

🎯 应用场景

PathMR可应用于病理诊断辅助，帮助病理学家更高效、准确地进行疾病诊断。通过提供可解释的诊断依据，增强医生对AI诊断结果的信任，减少误诊率。未来，PathMR有望应用于远程病理诊断、病理教学等领域，促进病理诊断的普及和发展。

📄 摘要（原文）

Deep learning based automated pathological diagnosis has markedly improved diagnostic efficiency and reduced variability between observers, yet its clinical adoption remains limited by opaque model decisions and a lack of traceable rationale. To address this, recent multimodal visual reasoning architectures provide a unified framework that generates segmentation masks at the pixel level alongside semantically aligned textual explanations. By localizing lesion regions and producing expert style diagnostic narratives, these models deliver the transparent and interpretable insights necessary for dependable AI assisted pathology. Building on these advancements, we propose PathMR, a cell-level Multimodal visual Reasoning framework for Pathological image analysis. Given a pathological image and a textual query, PathMR generates expert-level diagnostic explanations while simultaneously predicting cell distribution patterns. To benchmark its performance, we evaluated our approach on the publicly available PathGen dataset as well as on our newly developed GADVR dataset. Extensive experiments on these two datasets demonstrate that PathMR consistently outperforms state-of-the-art visual reasoning methods in text generation quality, segmentation accuracy, and cross-modal alignment. These results highlight the potential of PathMR for improving interpretability in AI-driven pathological diagnosis. The code will be publicly available in https://github.com/zhangye-zoe/PathMR.