A Multimodal Cross-View Model for Predicting Postoperative Neck Pain in Cervical Spondylosis Patients

📄 arXiv: 2509.02256v1 📥 PDF

作者: Jingyang Shan, Qishuai Yu, Jiacen Liu, Shaolin Zhang, Wen Shen, Yanxiao Zhao, Tianyi Wang, Xiaolin Qin, Yiheng Yin

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-02

💡 一句话要点

提出ABPDC和FPRAN模型，预测颈椎病患者术后颈部疼痛恢复情况

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 颈椎病 术后疼痛预测 多模态融合 差分卷积 特征金字塔配准

📋 核心要点

  1. 颈椎病颈部疼痛机制不明，多模态医学影像融合存在成像差异和空间错位挑战。
  2. 提出ABPDC模块提取纹理特征并保证灰度不变性，FPRAN网络减轻结构错位，实现有效多模态融合。
  3. 在MMCSD数据集上，该模型预测术后颈部疼痛恢复的准确率优于现有方法，消融实验验证有效性。

📝 摘要（中文）

颈部疼痛是颈椎病的主要症状，但其潜在机制尚不清楚，导致治疗效果不确定。为了解决由成像差异和空间错位引起的多模态特征融合难题，本文提出了一种自适应双向金字塔差分卷积（ABPDC）模块，该模块利用差分卷积在纹理提取和灰度不变性方面的优势，促进多模态融合；以及一个特征金字塔配准辅助网络（FPRAN）来减轻结构错位。在MMCSD数据集上的实验表明，与现有方法相比，所提出的模型在预测术后颈部疼痛恢复方面实现了更高的准确性，并且消融研究进一步证实了其有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决颈椎病患者术后颈部疼痛恢复预测问题。现有方法在融合来自不同模态（如MRI等）的医学影像数据时，面临着成像方式差异和空间结构错位带来的挑战，导致多模态特征难以有效融合，进而影响预测精度。

核心思路：论文的核心思路是设计一种能够自适应地融合多模态医学影像特征，并有效解决空间错位问题的模型。通过引入差分卷积提取纹理特征，保证灰度不变性，并利用特征金字塔配准辅助网络进行结构对齐，从而实现更准确的术后颈部疼痛恢复预测。

技术框架：该模型主要包含两个核心模块：自适应双向金字塔差分卷积（ABPDC）模块和特征金字塔配准辅助网络（FPRAN）。ABPDC模块用于提取多模态影像的特征，并利用差分卷积增强纹理信息的提取能力。FPRAN网络则用于对齐不同模态影像的空间结构，减少错位带来的影响。整个流程是先通过ABPDC提取特征，然后利用FPRAN进行配准，最后将融合后的特征用于预测术后颈部疼痛恢复情况。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了ABPDC模块和FPRAN网络，分别解决了多模态特征融合和空间错位问题。ABPDC模块利用差分卷积的优势，能够更好地提取医学影像中的纹理信息，并且对灰度变化具有鲁棒性。FPRAN网络则通过特征金字塔的方式，实现了更精细的结构对齐，减少了空间错位带来的误差。与现有方法相比，该模型能够更有效地融合多模态医学影像数据，提高预测精度。

关键设计：ABPDC模块的具体实现细节包括差分卷积核的设计、自适应权重的计算方式等。FPRAN网络的关键设计在于特征金字塔的构建方式、配准损失函数的选择等。具体的参数设置和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。损失函数的设计可能包括预测损失和配准损失，以共同优化模型的性能（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，该模型在MMCSD数据集上实现了优于现有方法的预测精度。具体的性能提升幅度需要在论文中查找（未知）。消融实验验证了ABPDC模块和FPRAN网络的有效性，证明了它们在多模态特征融合和空间错位校正方面的作用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于颈椎病患者的术前评估，帮助医生更准确地预测患者术后颈部疼痛的恢复情况，从而制定更个性化的治疗方案。此外，该模型也可推广到其他涉及多模态医学影像融合的疾病预测和诊断任务中，具有重要的临床应用价值和潜在的社会效益。

📄 摘要（原文）

Neck pain is the primary symptom of cervical spondylosis, yet its underlying mechanisms remain unclear, leading to uncertain treatment outcomes. To address the challenges of multimodal feature fusion caused by imaging differences and spatial mismatches, this paper proposes an Adaptive Bidirectional Pyramid Difference Convolution (ABPDC) module that facilitates multimodal integration by exploiting the advantages of difference convolution in texture extraction and grayscale invariance, and a Feature Pyramid Registration Auxiliary Network (FPRAN) to mitigate structural misalignment. Experiments on the MMCSD dataset demonstrate that the proposed model achieves superior prediction accuracy of postoperative neck pain recovery compared with existing methods, and ablation studies further confirm its effectiveness.