TIP 2025 从噪声图像到精准报告:CMCRL两阶段因果框架重构医疗多模态学习

论文提出CMCRL框架解决放射学报告生成任务中的挑战,包括长序列文本生成、病灶定位和视觉-语言偏倚问题。通过两阶段设计有效捕捉并校正跨模态数据中的偏倚,显著提高准确率和临床可信度。