Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Cancer Subtyping via Vector Quantization Mutual Information Maximization

論文の概要: Automated Cancer Subtyping via Vector Quantization Mutual Information Maximization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10801v1
Date: Wed, 22 Jun 2022 01:55:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-24 06:13:06.230765
Title: Automated Cancer Subtyping via Vector Quantization Mutual Information Maximization
Title（参考訳）: ベクトル量子化相互情報最大化による癌自動置換
Authors: Zheng Chen, Lingwei Zhu, Ziwei Yang, Takashi Matsubara
Abstract要約: そこで本研究では,遺伝子プロファイルを利用してサブタイプを非教師付きで識別する新たなクラスタリング手法を提案する。本手法は既存の論争を呼んだラベルを精製し,さらに医学的な分析により癌生存率と高い相関があることが証明された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.191396978971168
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Cancer subtyping is crucial for understanding the nature of tumors and providing suitable therapy. However, existing labelling methods are medically controversial, and have driven the process of subtyping away from teaching signals. Moreover, cancer genetic expression profiles are high-dimensional, scarce, and have complicated dependence, thereby posing a serious challenge to existing subtyping models for outputting sensible clustering. In this study, we propose a novel clustering method for exploiting genetic expression profiles and distinguishing subtypes in an unsupervised manner. The proposed method adaptively learns categorical correspondence from latent representations of expression profiles to the subtypes output by the model. By maximizing the problem -- agnostic mutual information between input expression profiles and output subtypes, our method can automatically decide a suitable number of subtypes. Through experiments, we demonstrate that our proposed method can refine existing controversial labels, and, by further medical analysis, this refinement is proven to have a high correlation with cancer survival rates.
Abstract（参考訳）: 癌サブタイプは腫瘍の性質を理解し、適切な治療を提供するために重要である。しかし、既存のラベリング法は医学的に議論の的となり、教示信号のサブタイプ化を推進してきた。さらに、癌遺伝子の発現プロファイルは高次元であり、希少であり、複雑な依存を持つため、感受性クラスタリングを出力する既存のサブタイプモデルに深刻な課題を生じさせる。本研究では,遺伝的表現プロファイルの活用とサブタイプを教師なしで識別する新たなクラスタリング手法を提案する。提案手法は,表現プロファイルの潜在表現からモデルが出力するサブタイプへのカテゴリ対応を適応的に学習する。問題 -- 入力式プロファイルと出力サブタイプ間の非依存な相互情報を最大化することで、適切なサブタイプを自動で決定できる。実験により,提案手法が既存の議論を呼ぶラベルを洗練できることを実証し,さらなる医学的分析により,この改良が癌生存率と高い相関性を持つことが証明された。

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