論文の概要: Deep Orthogonal Fusion: Multimodal Prognostic Biomarker Discovery Integrating Radiology, Pathology, Genomic, and Clinical Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00648v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 17:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-02 14:57:10.625816
• Title: Deep Orthogonal Fusion: Multimodal Prognostic Biomarker Discovery Integrating Radiology, Pathology, Genomic, and Clinical Data
• Title（参考訳）: Deep Orthogonal Fusion: 放射線学、病理学、ゲノム学、臨床データを統合したマルチモーダルバイオマーカー発見
• Authors: Nathaniel Braman, Jacob W. H. Gordon, Emery T. Goossens, Caleb Willis, Martin C. Stumpe, Jagadish Venkataraman
• Abstract要約: グリオーマ患者の生存率 (OS) を, 深層直交核融合モデルを用いて予測した。 このモデルは、MRI検査、生検に基づくモダリティ、臨床変数から得た情報を総合的なマルチモーダルリスクスコアに組み合わせることを学ぶ。 グリオーマ患者を臨床的サブセット内でOSにより明らかに層分けし、予後不良な臨床グレーディングと分子サブタイプにさらに粒度を付加する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32622301272834525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical decision-making in oncology involves multimodal data such as radiology scans, molecular profiling, histopathology slides, and clinical factors. Despite the importance of these modalities individually, no deep learning framework to date has combined them all to predict patient prognosis. Here, we predict the overall survival (OS) of glioma patients from diverse multimodal data with a Deep Orthogonal Fusion (DOF) model. The model learns to combine information from multiparametric MRI exams, biopsy-based modalities (such as H&E slide images and/or DNA sequencing), and clinical variables into a comprehensive multimodal risk score. Prognostic embeddings from each modality are learned and combined via attention-gated tensor fusion. To maximize the information gleaned from each modality, we introduce a multimodal orthogonalization (MMO) loss term that increases model performance by incentivizing constituent embeddings to be more complementary. DOF predicts OS in glioma patients with a median C-index of 0.788 +/- 0.067, significantly outperforming (p=0.023) the best performing unimodal model with a median C-index of 0.718 +/- 0.064. The prognostic model significantly stratifies glioma patients by OS within clinical subsets, adding further granularity to prognostic clinical grading and molecular subtyping.
• Abstract（参考訳）: 腫瘍学における臨床的決定には、放射線検査、分子プロファイリング、病理組織学のスライド、臨床因子などのマルチモーダルデータが含まれる。 これらのモダリティが個々に重要であるにもかかわらず、現在まで深層学習の枠組みが組み合わされ、患者の予後を予測することができる。 本稿では,dof(deep orthogonal fusion)モデルを用いて,多彩なマルチモーダルデータからグリオーマ患者の総合生存率 (os) を予測する。 このモデルは、マルチパラメトリックMRI検査、生検に基づくモダリティ(H&Eスライド画像や/またはDNAシークエンシングなど)、臨床変数の情報を総合的なマルチモーダルリスクスコアに組み合わせることを学ぶ。 それぞれの様相から予測埋め込みを学習し、注意を向けたテンソル融合によって結合する。 各モードから得られる情報を最大化するために、構成埋め込みをより補完的なものにインセンティブを与えることでモデル性能を高めるマルチモーダル直交化(MMO)損失項を導入する。 DOFは、グリオーマ患者のC-インデックス0.788 +/-0.067でOSを予測し、C-インデックス0.718 +/-0.064で最高のパフォーマンスである(p=0.023)。 予後モデルは臨床サブセット内でOSによりグリオーマ患者を有意に階層化し,予後診断と分子サブタイプにさらに粒度を付加する。

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