論文の概要: MAMBO-NET: Multi-Causal Aware Modeling Backdoor-Intervention Optimization for Medical Image Segmentation Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21874v1
• Date: Wed, 28 May 2025 01:40:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.356958
• Title: MAMBO-NET: Multi-Causal Aware Modeling Backdoor-Intervention Optimization for Medical Image Segmentation Network
• Title（参考訳）: MAMBO-NET:医療画像セグメンテーションネットワークのためのマルチカジュアル・アウェア・モデリング・バックドア・インターベンション最適化
• Authors: Ruiguo Yu, Yiyang Zhang, Yuan Tian, Yujie Diao, Di Jin, Witold Pedrycz,
• Abstract要約: 融合因子は、複雑な解剖学的変異や画像のモダリティ制限などの医療画像に影響を与える可能性がある。 医用画像セグメンテーションのためのバックドア・インターベンション最適化ネットワークを提案する。 本手法は, 混乱要因の影響を著しく低減し, セグメンテーション精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.68708264694361
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image segmentation methods generally assume that the process from medical image to segmentation is unbiased, and use neural networks to establish conditional probability models to complete the segmentation task. This assumption does not consider confusion factors, which can affect medical images, such as complex anatomical variations and imaging modality limitations. Confusion factors obfuscate the relevance and causality of medical image segmentation, leading to unsatisfactory segmentation results. To address this issue, we propose a multi-causal aware modeling backdoor-intervention optimization (MAMBO-NET) network for medical image segmentation. Drawing insights from causal inference, MAMBO-NET utilizes self-modeling with multi-Gaussian distributions to fit the confusion factors and introduce causal intervention into the segmentation process. Moreover, we design appropriate posterior probability constraints to effectively train the distributions of confusion factors. For the distributions to effectively guide the segmentation and mitigate and eliminate the Impact of confusion factors on the segmentation, we introduce classical backdoor intervention techniques and analyze their feasibility in the segmentation task. To evaluate the effectiveness of our approach, we conducted extensive experiments on five medical image datasets. The results demonstrate that our method significantly reduces the influence of confusion factors, leading to enhanced segmentation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分割法は一般に、医用画像からセグメンテーションまでのプロセスが不偏であると仮定し、ニューラルネットワークを用いて条件付き確率モデルを構築し、セグメンテーションタスクを完了させる。 この仮定は、複雑な解剖学的変異や画像のモダリティ制限のような医学的イメージに影響を与える混乱因子を考慮しない。 融合因子は、医用画像のセグメンテーションの関連性と因果関係を曖昧にし、不満足なセグメンテーションの結果をもたらす。 そこで本研究では,医療画像セグメンテーションのためのバックドア・インターベンション最適化(MAMBO-NET)ネットワークを提案する。 MAMBO-NETは、因果推論から洞察を得た上で、多ガウス分布を用いた自己モデリングを用いて、混乱要因に適合し、セグメンテーションプロセスに因果介入を導入する。 さらに、混乱要因の分布を効果的に訓練するために、適切な後続確率制約を設計する。 セグメンテーションを効果的にガイドし、緩和し、セグメンテーションに混乱要因が及ぼす影響を取り除くために、古典的なバックドア介入手法を導入し、セグメンテーションタスクにおけるそれらの実現可能性を分析する。 提案手法の有効性を評価するため,5つの医用画像データセットについて広範な実験を行った。 その結果,本手法は混乱要因の影響を著しく低減し,セグメンテーション精度が向上することが示唆された。

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