論文の概要: FORESEE: Multimodal and Multi-view Representation Learning for Robust Prediction of Cancer Survival

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07702v1
• Date: Mon, 13 May 2024 12:39:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 13:45:23.820576
• Title: FORESEE: Multimodal and Multi-view Representation Learning for Robust Prediction of Cancer Survival
• Title（参考訳）: FORESEE:がん生存率のロバスト予測のためのマルチモーダル・マルチビュー表現学習
• Authors: Liangrui Pan, Yijun Peng, Yan Li, Yiyi Liang, Liwen Xu, Qingchun Liang, Shaoliang Peng,
• Abstract要約: マルチモーダル情報のマイニングにより患者生存を確実に予測する新しいエンドツーエンドフレームワークFOESEEを提案する。 クロスフュージョントランスフォーマーは、細胞レベル、組織レベル、腫瘍の不均一度レベルの特徴を効果的に利用し、予後を相関させる。 ハイブリットアテンションエンコーダ(HAE)は、コンテキストアテンションモジュールを用いて、コンテキスト関係の特徴を取得する。 また、モダリティ内の損失情報を再構成する非対称マスク型3重マスク型オートエンコーダを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4686401890974197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integrating the different data modalities of cancer patients can significantly improve the predictive performance of patient survival. However, most existing methods ignore the simultaneous utilization of rich semantic features at different scales in pathology images. When collecting multimodal data and extracting features, there is a likelihood of encountering intra-modality missing data, introducing noise into the multimodal data. To address these challenges, this paper proposes a new end-to-end framework, FORESEE, for robustly predicting patient survival by mining multimodal information. Specifically, the cross-fusion transformer effectively utilizes features at the cellular level, tissue level, and tumor heterogeneity level to correlate prognosis through a cross-scale feature cross-fusion method. This enhances the ability of pathological image feature representation. Secondly, the hybrid attention encoder (HAE) uses the denoising contextual attention module to obtain the contextual relationship features and local detail features of the molecular data. HAE's channel attention module obtains global features of molecular data. Furthermore, to address the issue of missing information within modalities, we propose an asymmetrically masked triplet masked autoencoder to reconstruct lost information within modalities. Extensive experiments demonstrate the superiority of our method over state-of-the-art methods on four benchmark datasets in both complete and missing settings.
• Abstract（参考訳）: がん患者の異なるデータモダリティを統合することで、患者生存の予測性能を著しく向上させることができる。 しかし、既存のほとんどの手法は、病理画像の様々なスケールにおけるリッチセマンティックな特徴の同時利用を無視している。 マルチモーダルデータを収集して特徴を抽出する場合、マルチモーダルデータにノイズを導入して、モモーダル内欠落データに遭遇する可能性がある。 これらの課題に対処するために,マルチモーダル情報のマイニングにより患者生存を確実に予測する新しいエンドツーエンドフレームワークFOESEEを提案する。 具体的には、クロスフュージョントランスフォーマーは、細胞レベル、組織レベル、腫瘍の不均一度レベルの特徴を効果的に利用し、クロススケールなクロスフュージョン法によって予後を相関させる。 これにより、病理像の特徴表現の能力が向上する。 第二に、ハイブリットアテンションエンコーダ(HAE)は、分子データの文脈的関係特徴と局所的詳細特徴を得るために、視覚的コンテキストアテンションモジュールを使用する。 HAEのチャネルアテンションモジュールは、分子データのグローバルな特徴を取得する。 さらに,モダリティ内における情報欠落の問題に対処するため,モダリティ内における情報欠落を再現する非対称マスク型3重マスク型オートエンコーダを提案する。 提案手法は,4つのベンチマークデータセットに対して,完全かつ欠落した設定において,最先端の手法よりも優れていることを示す。

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