PULSE: A Unified Multi-Task Architecture for Cardiac Segmentation, Diagnosis, and Few-Shot Cross-Modality Clinical Adaptation

📄 arXiv: 2512.03848v1 📥 PDF

作者: Hania Ghouse, Maryam Alsharqi, Farhad R. Nezami, Muzammil Behzad

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-12-03

💡 一句话要点

PULSE：统一多任务架构，用于心脏分割、诊断和少样本跨模态临床自适应

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 心脏图像分析 多任务学习 自监督学习 视觉-语言模型 跨模态适应 医学图像分割 疾病诊断

📋 核心要点

  1. 现有心脏图像分析方法任务分散，缺乏统一框架，难以实现跨模态和数据集的泛化。
  2. PULSE采用多任务视觉-语言框架，利用自监督表示和复合监督策略，学习任务不变的心脏先验知识。
  3. PULSE在心脏分割、疾病分类和临床报告生成等任务上表现出色，并能以少量监督适应新模态。

📝 摘要（中文）

心脏图像分析目前面临任务分散的问题：解剖分割、疾病分类和基于临床报告的生成通常由不同的网络处理，这些网络在不同的数据条件下进行训练。目前还没有框架能够在一个统一的架构中整合这些目标，同时保持跨成像模态和数据集的泛化能力。我们提出了PULSE，一个基于自监督表示构建的多任务视觉-语言框架，并通过复合监督策略进行优化，该策略平衡了区域重叠学习、像素级分类保真度和边界感知IoU细化。多尺度token重建解码器支持解剖分割，而共享的全局表示支持疾病分类和临床文本输出，使模型能够在一个架构中从像素过渡到结构，最终实现临床推理。与以往特定于任务的流程不同，PULSE学习任务不变的心脏先验知识，在数据集上具有鲁棒的泛化能力，并且可以通过最少的监督来适应新的成像模态。这使得该领域更接近于可扩展的基础型心脏分析框架。

🔬 方法详解

问题定义：现有心脏图像分析流程通常针对特定任务（如分割、分类、报告生成）设计独立的网络，导致模型无法共享知识，泛化能力受限，且难以适应新的成像模态。这些方法需要大量标注数据，训练成本高昂。

核心思路：PULSE的核心在于构建一个统一的多任务视觉-语言框架，通过共享的自监督表示学习任务不变的心脏先验知识。该框架能够同时处理分割、分类和报告生成任务，并能通过少量样本快速适应新的成像模态，从而降低了对大量标注数据的依赖。

技术框架：PULSE框架包含以下主要模块：1) 自监督表示学习模块：利用自监督学习方法提取心脏图像的通用特征表示。2) 多尺度token重建解码器：用于从特征表示中重建图像，实现解剖分割。3) 共享全局表示模块：将特征表示映射到全局表示，用于疾病分类和临床报告生成。4) 复合监督模块：通过平衡区域重叠学习、像素级分类保真度和边界感知IoU细化，优化模型性能。

关键创新：PULSE的关键创新在于其统一的多任务架构和自监督学习策略。与以往特定于任务的pipeline不同，PULSE能够学习任务不变的心脏先验知识，从而实现更好的泛化能力和跨模态适应性。此外，PULSE的复合监督策略能够有效平衡不同任务之间的学习，提高整体性能。

关键设计：PULSE使用了Transformer架构来构建其视觉-语言模型。自监督学习阶段采用了对比学习方法，通过最大化相似图像之间的相似度，最小化不相似图像之间的相似度来学习特征表示。复合监督策略中，使用了Dice损失函数来优化区域重叠学习，交叉熵损失函数来优化像素级分类，以及IoU损失函数来优化边界感知。

📊 实验亮点

论文提出的PULSE框架在心脏分割、疾病分类和临床报告生成等任务上取得了显著成果。尤其是在少样本跨模态适应性方面，PULSE表现出强大的泛化能力，能够以少量标注数据快速适应新的成像模态，优于传统的特定任务模型。具体性能数据和对比基线在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

PULSE具有广泛的应用前景，可用于心脏疾病的自动诊断、手术规划和临床报告生成。该研究有助于推动心脏图像分析领域向可扩展、基础型的方向发展，并为其他医学图像分析任务提供借鉴。未来，PULSE可以集成到临床工作流程中，提高诊断效率和准确性，减轻医生的工作负担。

📄 摘要（原文）

Cardiac image analysis remains fragmented across tasks: anatomical segmentation, disease classification, and grounded clinical report generation are typically handled by separate networks trained under different data regimes. No existing framework unifies these objectives within a single architecture while retaining generalization across imaging modalities and datasets. We introduce PULSE, a multi-task vision-language framework built on self-supervised representations and optimized through a composite supervision strategy that balances region overlap learning, pixel wise classification fidelity, and boundary aware IoU refinement. A multi-scale token reconstruction decoder enables anatomical segmentation, while shared global representations support disease classification and clinically grounded text output allowing the model to transition from pixels to structures and finally clinical reasoning within one architecture. Unlike prior task-specific pipelines, PULSE learns task-invariant cardiac priors, generalizes robustly across datasets, and can be adapted to new imaging modalities with minimal supervision. This moves the field closer to a scalable, foundation style cardiac analysis framework.