論文の概要: C$^2$MIL: Synchronizing Semantic and Topological Causalities in Multiple Instance Learning for Robust and Interpretable Survival Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20152v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 14:17:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.843847
• Title: C$^2$MIL: Synchronizing Semantic and Topological Causalities in Multiple Instance Learning for Robust and Interpretable Survival Analysis
• Title（参考訳）: C$2$MIL:ロバストかつ解釈可能な生存分析のための複数インスタンス学習における意味的・トポロジカルな因果関係の同期
• Authors: Min Cen, Zhenfeng Zhuang, Yuzhe Zhang, Min Zeng, Baptiste Magnier, Lequan Yu, Hong Zhang, Liansheng Wang,
• Abstract要約: グラフベースのMultiple Instance Learning (MIL)は、ヘマトキシリンとEosin(H&E)による全スライド画像(WSI)の生存分析に広く用いられている。 染色と走査のバリエーションは意味バイアスをもたらすが、因果関係に関係のないトポロジカルな部分グラフはノイズを引き起こすことがある。 両因果グラフに基づくMILモデルC$2$MILを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.54380946239706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-based Multiple Instance Learning (MIL) is widely used in survival analysis with Hematoxylin and Eosin (H\&E)-stained whole slide images (WSIs) due to its ability to capture topological information. However, variations in staining and scanning can introduce semantic bias, while topological subgraphs that are not relevant to the causal relationships can create noise, resulting in biased slide-level representations. These issues can hinder both the interpretability and generalization of the analysis. To tackle this, we introduce a dual structural causal model as the theoretical foundation and propose a novel and interpretable dual causal graph-based MIL model, C$^2$MIL. C$^2$MIL incorporates a novel cross-scale adaptive feature disentangling module for semantic causal intervention and a new Bernoulli differentiable causal subgraph sampling method for topological causal discovery. A joint optimization strategy combining disentangling supervision and contrastive learning enables simultaneous refinement of both semantic and topological causalities. Experiments demonstrate that C$^2$MIL consistently improves generalization and interpretability over existing methods and can serve as a causal enhancement for diverse MIL baselines. The code is available at https://github.com/mimic0127/C2MIL.
• Abstract（参考訳）: グラフベースのMultiple Instance Learning (MIL) は、トポロジカル情報をキャプチャできるため、Hematoxylin と Eosin (H\&E) による全スライド画像 (WSI) のサバイバル解析に広く用いられている。 しかし、染色や走査のバリエーションは意味バイアスをもたらすが、因果関係に関係のないトポロジカルな部分グラフはノイズを生じさせ、バイアスのあるスライドレベルの表現をもたらす。 これらの問題は解析の解釈可能性と一般化の両方を妨げる可能性がある。 これを解決するために、理論的基礎として二重構造因果モデルを導入し、新しく解釈可能な二重因果グラフベースのMILモデルC$^2$MILを提案する。 C$2$MILは、意味的因果的介入のための新しいクロススケール適応的特徴分離モジュールと、トポロジ的因果的発見のための新しいBernoulli微分因果部分グラフサンプリング手法を組み込んでいる。 絡み合う監督と対照的な学習を組み合わせた共同最適化戦略は、意味的因果関係と位相的因果関係の両方を同時に改善することができる。 実験により、C$^2$MILは既存の手法に対する一般化と解釈性を一貫して改善し、多様なMILベースラインの因果的拡張として機能することが示された。 コードはhttps://github.com/mimic0127/C2MILで入手できる。

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