論文の概要: Cohort-Individual Cooperative Learning for Multimodal Cancer Survival Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02394v2
• Date: Thu, 26 Dec 2024 03:21:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:21:35.611789
• Title: Cohort-Individual Cooperative Learning for Multimodal Cancer Survival Analysis
• Title（参考訳）: マルチモーダル癌生存分析のためのコホート・個人共同学習
• Authors: Huajun Zhou, Fengtao Zhou, Hao Chen,
• Abstract要約: がんの生存率分析を促進するためのCohort-individual Cooperative Learningフレームワークを提案する。 知識分解とコホート指導手法の協調により,頑健なマルチモーダルサバイバル分析モデルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.587791312973872
• License:
• Abstract: Recently, we have witnessed impressive achievements in cancer survival analysis by integrating multimodal data, e.g., pathology images and genomic profiles. However, the heterogeneity and high dimensionality of these modalities pose significant challenges for extracting discriminative representations while maintaining good generalization. In this paper, we propose a Cohort-individual Cooperative Learning (CCL) framework to advance cancer survival analysis by collaborating knowledge decomposition and cohort guidance. Specifically, first, we propose a Multimodal Knowledge Decomposition (MKD) module to explicitly decompose multimodal knowledge into four distinct components: redundancy, synergy and uniqueness of the two modalities. Such a comprehensive decomposition can enlighten the models to perceive easily overlooked yet important information, facilitating an effective multimodal fusion. Second, we propose a Cohort Guidance Modeling (CGM) to mitigate the risk of overfitting task-irrelevant information. It can promote a more comprehensive and robust understanding of the underlying multimodal data, while avoiding the pitfalls of overfitting and enhancing the generalization ability of the model. By cooperating the knowledge decomposition and cohort guidance methods, we develop a robust multimodal survival analysis model with enhanced discrimination and generalization abilities. Extensive experimental results on five cancer datasets demonstrate the effectiveness of our model in integrating multimodal data for survival analysis.
• Abstract（参考訳）: 近年,マルチモーダルデータ,病理画像,ゲノムプロファイルを統合し,がん生存率分析における顕著な成果を目の当たりにしている。 しかし、これらのモジュラリティの不均一性と高次元性は、優れた一般化を維持しながら識別的表現を抽出する上で重要な課題となる。 本稿では,知識分解とコホート指導の協調によるがん生存分析を促進するためのコホート・個別協調学習(CCL)フレームワークを提案する。 具体的には、まず、マルチモーダル知識を4つの異なる構成要素(冗長性、相乗性、特異性)に明示的に分解するマルチモーダル知識分解(MKD)モジュールを提案する。 このような包括的分解は、モデルが容易に見過ごされるが重要な情報を認識できるように啓蒙し、効果的なマルチモーダル融合を促進する。 第2に,タスク関連情報を過度に適合させるリスクを軽減するために,コホートガイダンスモデリング(CGM)を提案する。 モデルの一般化能力の過度な適合と向上の落とし穴を回避しつつ、基礎となるマルチモーダルデータのより包括的で堅牢な理解を促進することができる。 知識分解とコホート指導手法の協調により,識別能力と一般化能力を増強した頑健なマルチモーダルサバイバル分析モデルを構築した。 5つのがんデータセットの大規模な実験結果は、生存分析のためのマルチモーダルデータの統合において、我々のモデルの有効性を実証している。

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