Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multimodal Optimal Transport-based Co-Attention Transformer with Global Structure Consistency for Survival Prediction

論文の概要: Multimodal Optimal Transport-based Co-Attention Transformer with Global Structure Consistency for Survival Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08330v2
Date: Mon, 11 Sep 2023 08:34:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-12 21:23:23.621988
Title: Multimodal Optimal Transport-based Co-Attention Transformer with Global Structure Consistency for Survival Prediction
Title（参考訳）: 生存予測のためのグローバル構造整合性を有するマルチモーダル最適輸送型コアテンショントランス
Authors: Yingxue Xu and Hao Chen
Abstract要約: 生存予測(Survival prediction)は、死亡リスクの予測を目的とした複雑な順序回帰タスクである。病理画像の大きさが大きいため、スライド画像全体(WSI)を効果的に表現することは困難である。組織学における腫瘍微小環境(TME)内の相互作用は生存分析に不可欠である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.445390550440809
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Survival prediction is a complicated ordinal regression task that aims to predict the ranking risk of death, which generally benefits from the integration of histology and genomic data. Despite the progress in joint learning from pathology and genomics, existing methods still suffer from challenging issues: 1) Due to the large size of pathological images, it is difficult to effectively represent the gigapixel whole slide images (WSIs). 2) Interactions within tumor microenvironment (TME) in histology are essential for survival analysis. Although current approaches attempt to model these interactions via co-attention between histology and genomic data, they focus on only dense local similarity across modalities, which fails to capture global consistency between potential structures, i.e. TME-related interactions of histology and co-expression of genomic data. To address these challenges, we propose a Multimodal Optimal Transport-based Co-Attention Transformer framework with global structure consistency, in which optimal transport (OT) is applied to match patches of a WSI and genes embeddings for selecting informative patches to represent the gigapixel WSI. More importantly, OT-based co-attention provides a global awareness to effectively capture structural interactions within TME for survival prediction. To overcome high computational complexity of OT, we propose a robust and efficient implementation over micro-batch of WSI patches by approximating the original OT with unbalanced mini-batch OT. Extensive experiments show the superiority of our method on five benchmark datasets compared to the state-of-the-art methods. The code is released.
Abstract（参考訳）: 生存予測(Survival prediction)は、死のランク付けリスクを予測することを目的とした複雑な順序回帰タスクであり、一般的には、組織学とゲノムデータの統合の恩恵を受ける。病理学とゲノム学による共同学習の進展にもかかわらず、既存の方法はまだ困難な問題に悩まされている。 1) 病理像の大きさが大きいため, ギガピクセル全体のスライド画像(wsis)を効果的に表現することは困難である。 2) 組織学における腫瘍微小環境(TME)内の相互作用は生存分析に不可欠である。現在のアプローチは、ヒストロジーとゲノムデータの間のコアテンションを通じてこれらの相互作用をモデル化しようとするが、それらはモダリティ間の密集した局所的類似性のみに焦点をあてる。そこで本稿では,グローバル構造一貫性を持つ多モード最適トランスポートベースコアテンショントランスフォーマティブフレームワークを提案する。このフレームワークでは,ggapixel wsiを表すために,wsiのパッチと遺伝子組込みをマッチさせるために最適なトランスポート(ot)を適用する。さらに重要なことは、OTベースのコアテンションは、生存予測のためにTME内の構造的相互作用を効果的に捉えるグローバルな認識を提供する。 OTの計算複雑性の増大を克服するため,不均衡なミニバッチOTで元のOTを近似することにより,WSIパッチのマイクロバッチに対する堅牢かつ効率的な実装を提案する。大規模実験により,5つのベンチマークデータセット上での手法の優位性を示した。コードはリリースされている。

関連論文リスト

Weighted Diversified Sampling for Efficient Data-Driven Single-Cell Gene-Gene Interaction Discovery [56.622854875204645]
本稿では,遺伝子・遺伝子相互作用の探索に先進的なトランスフォーマーモデルを活用する,データ駆動型計算ツールを活用した革新的なアプローチを提案する。新たな重み付き多様化サンプリングアルゴリズムは、データセットのたった2パスで、各データサンプルの多様性スコアを算出する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-21T03:35:23Z)
Multimodal Cross-Task Interaction for Survival Analysis in Whole Slide Pathological Images [10.996711454572331]
病理像とゲノムプロファイルを利用した生存予測は、癌解析と予後においてますます重要である。既存のマルチモーダル手法は、補完的な情報を統合するためのアライメント戦略に依存していることが多い。本稿では,サブタイプ分類と生存分析タスクの因果関係を明らかにするために,MCTI(Multimodal Cross-Task Interaction)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-25T02:18:35Z)
Learning to Predict Mutation Effects of Protein-Protein Interactions by Microenvironment-aware Hierarchical Prompt Learning [78.38442423223832]
我々は、新しいコードブック事前学習タスク、すなわちマスク付きマイクロ環境モデリングを開発する。突然変異効果予測において、最先端の事前学習法よりも優れた性能と訓練効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-16T03:53:21Z)
Must: Maximizing Latent Capacity of Spatial Transcriptomics Data [41.70354088000952]
本稿では,この課題に対処する新しい手法である MuST について述べる。 STデータに含まれるマルチモダリティ情報を一様潜在空間に効果的に統合し、下流の全てのタスクの基礎を提供する。その結果, 組織やバイオマーカーの構造を正確に同定し, 保存する上で, 既存の最先端手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-15T09:07:28Z)
MGCT: Mutual-Guided Cross-Modality Transformer for Survival Outcome Prediction using Integrative Histopathology-Genomic Features [2.3942863352287787]
Mutual-Guided Cross-Modality Transformer (MGCT) は、注意に基づくマルチモーダル学習フレームワークである。腫瘍微小環境における遺伝子型-フェノタイプ相互作用をモデル化するために,組織学的特徴とゲノム的特徴を組み合わせたMGCTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-20T10:49:32Z)
Pathology-and-genomics Multimodal Transformer for Survival Outcome Prediction [43.1748594898772]
大腸癌生存予測に病理学とゲノム学的知見を統合したマルチモーダルトランスフォーマー(PathOmics)を提案する。ギガピクセル全スライド画像における組織ミクロ環境間の内在的相互作用を捉えるための教師なし事前訓練を強調した。我々は,TCGA大腸癌と直腸癌コホートの両方に対するアプローチを評価し,提案手法は競争力があり,最先端の研究より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-22T00:59:26Z)
AMIGO: Sparse Multi-Modal Graph Transformer with Shared-Context Processing for Representation Learning of Giga-pixel Images [53.29794593104923]
本稿では,スライド病理像全体に対する共有コンテキスト処理の新たな概念を提案する。 AMIGOは、組織内のセルラーグラフを使用して、患者に単一の表現を提供する。我々のモデルは、データの20%以下で同じ性能を達成できる程度に、欠落した情報に対して強い堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-01T23:37:45Z)
Hierarchical Transformer for Survival Prediction Using Multimodality Whole Slide Images and Genomics [63.76637479503006]
下流タスクのためのギガピクセルレベルのスライド病理画像(WSI)の良質な表現を学習することが重要である。本稿では,病理画像と対応する遺伝子間の階層的マッピングを学習する階層型マルチモーダルトランスフォーマーフレームワークを提案する。より優れたWSI表現能力を維持しながら、ベンチマーク手法と比較してGPUリソースが少ないアーキテクチャです。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-29T23:47:56Z)
Low-rank Optimal Transport: Approximation, Statistics and Debiasing [51.50788603386766]
フロゼットボン2021ローランで提唱された低ランク最適輸送(LOT)アプローチ LOTは興味のある性質と比較した場合、エントロピー正則化の正当な候補と見なされる。本稿では,これらの領域のそれぞれを対象とし,計算OTにおける低ランクアプローチの影響を補強する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-24T20:51:37Z)
A Trainable Optimal Transport Embedding for Feature Aggregation and its Relationship to Attention [96.77554122595578]
固定サイズのパラメータ化表現を導入し、与えられた入力セットから、そのセットとトレーニング可能な参照の間の最適な輸送計画に従って要素を埋め込み、集約する。我々のアプローチは大規模なデータセットにスケールし、参照のエンドツーエンドのトレーニングを可能にすると同時に、計算コストの少ない単純な教師なし学習メカニズムも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-22T08:35:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。