論文の概要: Structure Causal Models and LLMs Integration in Medical Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02703v1
• Date: Mon, 05 May 2025 14:57:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.714065
• Title: Structure Causal Models and LLMs Integration in Medical Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 医用視覚質問応答における構造因果モデルとLCMの統合
• Authors: Zibo Xu, Qiang Li, Weizhi Nie, Weijie Wang, Anan Liu,
• Abstract要約: MedVQAタスクのための因果推論フレームワークを提案する。 視覚的要素とテキスト的要素の相互作用を表す新しい因果グラフ構造を最初に導入する。 本手法は複雑な医療データに面した真の因果相関を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.54219413108453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical Visual Question Answering (MedVQA) aims to answer medical questions according to medical images. However, the complexity of medical data leads to confounders that are difficult to observe, so bias between images and questions is inevitable. Such cross-modal bias makes it challenging to infer medically meaningful answers. In this work, we propose a causal inference framework for the MedVQA task, which effectively eliminates the relative confounding effect between the image and the question to ensure the precision of the question-answering (QA) session. We are the first to introduce a novel causal graph structure that represents the interaction between visual and textual elements, explicitly capturing how different questions influence visual features. During optimization, we apply the mutual information to discover spurious correlations and propose a multi-variable resampling front-door adjustment method to eliminate the relative confounding effect, which aims to align features based on their true causal relevance to the question-answering task. In addition, we also introduce a prompt strategy that combines multiple prompt forms to improve the model's ability to understand complex medical data and answer accurately. Extensive experiments on three MedVQA datasets demonstrate that 1) our method significantly improves the accuracy of MedVQA, and 2) our method achieves true causal correlations in the face of complex medical data.
• Abstract（参考訳）: MedVQA (MedVQA) は、医用画像に応じて医療用質問に答えることを目的としている。 しかし、医療データの複雑さは、観察が難しい共同創設者につながるため、画像と質問の偏りは避けられない。 このようなクロスモーダルバイアスは、医学的に意味のある答えを推測することを困難にしている。 本稿では,MedVQAタスクの因果推論フレームワークを提案する。このフレームワークは,画像と質問の相対的共起効果を効果的に排除し,質問応答(QA)セッションの精度を確保する。 視覚的要素とテキスト的要素の相互作用を表す新しい因果グラフ構造を導入し、異なる質問が視覚的特徴にどのように影響するかを明確にする。 最適化の際には,相互情報を刺激的な相関関係の発見に適用し,質問応答に対する真の因果関係に基づく特徴の整合化を目的とした,相対的共起効果を除去する多変量再サンプリングフロントドア調整手法を提案する。 さらに,複数のプロンプトフォームを組み合わせることで,複雑な医療データを理解し,正確に回答する能力を向上させるプロンプト戦略も導入する。 3つのMedVQAデータセットの大規模な実験がそれを証明している。 1)本手法はMedVQAの精度を著しく向上させる。 2)本手法は複雑な医療データに面した真の因果関係を実現する。

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