論文の概要: Multi-modal Graph Learning for Disease Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00206v1
- Date: Thu, 1 Jul 2021 03:59:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-03 01:25:56.412553
- Title: Multi-modal Graph Learning for Disease Prediction
- Title（参考訳）: 疾患予測のためのマルチモーダルグラフ学習
- Authors: Shuai Zheng, Zhenfeng Zhu, Zhizhe Liu, Zhenyu Guo, Yang Liu, Yao Zhao
- Abstract要約: 病気予測のためのエンドツーエンドのマルチモーダルグラフ学習フレームワーク(MMGL)を提案する。
隣接行列を既存の手法として手動で定義する代わりに、潜在グラフ構造を適応グラフ学習の新しい方法によって捉えることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.4310911850558
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Benefiting from the powerful expressive capability of graphs, graph-based
approaches have achieved impressive performance in various biomedical
applications. Most existing methods tend to define the adjacency matrix among
samples manually based on meta-features, and then obtain the node embeddings
for downstream tasks by Graph Representation Learning (GRL). However, it is not
easy for these approaches to generalize to unseen samples. Meanwhile, the
complex correlation between modalities is also ignored. As a result, these
factors inevitably yield the inadequacy of providing valid information about
the patient's condition for a reliable diagnosis. In this paper, we propose an
end-to-end Multimodal Graph Learning framework (MMGL) for disease prediction.
To effectively exploit the rich information across multi-modality associated
with diseases, amodal-attentional multi-modal fusion is proposed to integrate
the features of each modality by leveraging the correlation and complementarity
between the modalities. Furthermore, instead of defining the adjacency matrix
manually as existing methods, the latent graph structure can be captured
through a novel way of adaptive graph learning. It could be jointly optimized
with the prediction model, thus revealing the intrinsic connections among
samples. Unlike the previous transductive methods, our model is also applicable
to the scenario of inductive learning for those unseen data. An extensive group
of experiments on two disease prediction problems is then carefully designed
and presented, demonstrating that MMGL obtains more favorable performances. In
addition, we also visualize and analyze the learned graph structure to provide
more reliable decision support for doctors in real medical applications and
inspiration for disease research.
- Abstract（参考訳）: グラフの強力な表現能力に相応しいグラフベースのアプローチは、様々な生体医学的応用において印象的なパフォーマンスを達成している。
既存のほとんどの手法では、メタ機能に基づいて手動でサンプル間の隣接行列を定義し、グラフ表現学習(GRL)により下流タスクのためのノード埋め込みを得る傾向にある。
しかし、これらのアプローチが見当たらないサンプルに一般化するのは容易ではない。
一方、モダリティ間の複雑な相関も無視される。
その結果、これらの因子は、信頼性のある診断のための患者の状態に関する有効な情報を提供するのに、必然的に不十分である。
本稿では,病気予測のためのエンドツーエンドマルチモーダルグラフ学習フレームワーク(MMGL)を提案する。
疾患に関連するマルチモダリティにまたがるリッチな情報を効果的に活用するために,amodal-attentional multi-modal fusion を提案し,モダリティ間の相関と相補性を利用して各モダリティの特徴を統合する。
さらに,隣接行列を既存手法として手動で定義する代わりに,適応グラフ学習の新たな手法によって潜在グラフ構造を捉えることができる。
予測モデルと共同で最適化することで、サンプル間の本質的な接続を明らかにすることができる。
従来のトランスダクティブ手法と異なり,本モデルは未知のデータに対するインダクティブ学習のシナリオにも適用可能である。
2つの疾患予測問題に関する広範な実験群を慎重に設計・提示し、MMGLがより好ましい性能を得ることを示す。
さらに,学習したグラフ構造を可視化分析し,実際の医学的応用や疾患研究へのインスピレーションとして,医師に対してより信頼性の高い意思決定支援を行う。
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