基于掩模引导注意力调节的解剖一致性反事实 CXR 合成
计算机视觉与模式识别
2026-03-05 v1
摘要
反事实生成用于胸片（CXR）旨在模拟合理的病理变化，同时保持患者特有的解剖结构。然而，基于扩散的编辑方法常常出现结构漂移，即稳定的解剖语义通过注意力在全局传播，从而扭曲非目标区域；并且不稳定的病理表达，由于细微且局部的病灶会引发弱且噪声的条件信号。我们提出一种用于可靠反事实 CXR 合成的推理时注意力调节框架。解剖感知的注意力正则化模块通过器官掩模门控自注意力和解剖标记跨注意力，将结构相互作用限制在解剖 ROI 内，从而减少意外的扭曲。疾病引导的模块在早期去噪期间增强病理标记跨注意力于目标肺部区域，并执行轻量级的潜在校正，由注意力浓度能量驱动，以实现可控的病灶定位和范围。广泛的评估在 CXR 数据集上表明，改进了解剖一致性和更精确、可控的病理编辑，相较于标准扩散编辑方法。该方法支持局部反事实分析和数据增强，为下游任务提供支持。
引用
@article{arxiv.2603.04130,
title = {Mask-Guided Attention Regulation for Anatomically Consistent Counterfactual CXR Synthesis},
author = {Zichun Zhang and Weizhi Nie and Honglin Guo and Yuting Su},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.04130},
year = {2026}
}