Fugu-MT 論文翻訳(概要): SELECTOR: Heterogeneous graph network with convolutional masked autoencoder for multimodal robust prediction of cancer survival

論文の概要: SELECTOR: Heterogeneous graph network with convolutional masked autoencoder for multimodal robust prediction of cancer survival

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09290v1
Date: Thu, 14 Mar 2024 11:23:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-15 20:57:06.591170
Title: SELECTOR: Heterogeneous graph network with convolutional masked autoencoder for multimodal robust prediction of cancer survival
Title（参考訳）: SELECTOR:マルチモーダルロバストな癌生存予測のための畳み込みマスク付きオートエンコーダを用いた異種グラフネットワーク
Authors: Liangrui Pan, Yijun Peng, Yan Li, Xiang Wang, Wenjuan Liu, Liwen Xu, Qingchun Liang, Shaoliang Peng,
Abstract要約: がん患者生存のマルチモーダル予測は、より包括的で正確なアプローチを提供する。本稿では、畳み込みマスクエンコーダに基づく異種グラフ認識ネットワークであるSELECTORを紹介する。本手法は,モダリティ欠落とモダリティ内情報確認の両事例において,最先端の手法よりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.403756148610269
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurately predicting the survival rate of cancer patients is crucial for aiding clinicians in planning appropriate treatment, reducing cancer-related medical expenses, and significantly enhancing patients' quality of life. Multimodal prediction of cancer patient survival offers a more comprehensive and precise approach. However, existing methods still grapple with challenges related to missing multimodal data and information interaction within modalities. This paper introduces SELECTOR, a heterogeneous graph-aware network based on convolutional mask encoders for robust multimodal prediction of cancer patient survival. SELECTOR comprises feature edge reconstruction, convolutional mask encoder, feature cross-fusion, and multimodal survival prediction modules. Initially, we construct a multimodal heterogeneous graph and employ the meta-path method for feature edge reconstruction, ensuring comprehensive incorporation of feature information from graph edges and effective embedding of nodes. To mitigate the impact of missing features within the modality on prediction accuracy, we devised a convolutional masked autoencoder (CMAE) to process the heterogeneous graph post-feature reconstruction. Subsequently, the feature cross-fusion module facilitates communication between modalities, ensuring that output features encompass all features of the modality and relevant information from other modalities. Extensive experiments and analysis on six cancer datasets from TCGA demonstrate that our method significantly outperforms state-of-the-art methods in both modality-missing and intra-modality information-confirmed cases. Our codes are made available at https://github.com/panliangrui/Selector.
Abstract（参考訳）: がん患者の生存率の正確な予測は、適切な治療計画を立て、がん関連医療費を削減し、患者の生活の質を著しく向上させるために、臨床医を支援するために不可欠である。がん患者生存のマルチモーダル予測は、より包括的で正確なアプローチを提供する。しかし、既存の手法は、マルチモーダルデータの欠如や、モダリティ内の情報相互作用に関する課題に依然として対応している。本稿では, 畳み込みマスクエンコーダを用いた異種グラフ認識ネットワークであるSELECTORを紹介した。 SELECTORは、特徴エッジ再構成、畳み込みマスクエンコーダ、特徴クロスフュージョン、マルチモーダルサバイバル予測モジュールを含む。当初,マルチモーダルなヘテロジニアスグラフを構築し,特徴エッジ再構成のためのメタパス法,グラフエッジからの特徴情報の包括的取り込み,ノードの効果的な埋め込みを実現する。予測精度に及ぼすモダリティの欠落特徴の影響を軽減するため,異種グラフポストフィーチャー再構成処理のための畳み込みマスク付きオートエンコーダ(CMAE)を考案した。その後、特徴クロスフュージョンモジュールは、モダリティ間の通信を容易にし、出力特徴がモダリティの全ての特徴と他のモダリティからの関連情報を含むことを保証する。 TCGAから得られた6つのがんデータセットの広範囲な実験と解析により,本手法はモダリティ欠失例とモダリティ内情報確認症例の両方において,最先端の手法を著しく上回っていることが示された。私たちのコードはhttps://github.com/panliangrui/Selector.comで公開されています。

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