arXiv 提出 CF-NODE 反事实干预实现糖尿病视网膜病变跨域适应
原文标题：CF-NODE: Counterfactual Spatial Node Intervention for Test-Time Adaptation Under Domain Shift, Evaluated Across Five Diabetic Retinopathy Datasets
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CF-NODE 不依赖预测置信度或目标分布估计，而是对支撑预测的内部空间节点施加受控干预，依据响应稳定性对预测分级分布做有界校准。框架完全冻结、逐图独立适应，在五个外部糖尿病视网膜病变数据集上优于 TENT、EATA、SAR、T3A，所有目标域 AUC 均有提升。
- 问题
- 糖尿病视网膜病变模型跨相机、诊所与人群时性能骤降。
- 方法
- 对支撑预测的内部空间节点施加受控干预，按响应稳定性对预测分布做有界校准，模型全冻结、逐图独立适应。
- 结果
- 在五个外部 DR 数据集上优于 TENT、EATA、SAR、T3A，所有目标域 AUC 均有提升。
- 影响
- 无需目标数据与模型更新即可单图适应，适合临床影像独立到达的部署环境。
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