論文の概要: Multi-modal Intermediate Feature Interaction AutoEncoder for Overall Survival Prediction of Esophageal Squamous Cell Cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13290v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 09:11:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 20:08:51.112587
• Title: Multi-modal Intermediate Feature Interaction AutoEncoder for Overall Survival Prediction of Esophageal Squamous Cell Cancer
• Title（参考訳）: 食道扁平上皮癌の生存予測のためのマルチモーダル中間機能干渉オートエンコーダ
• Authors: Chengyu Wu, Yatao Zhang, Yaqi Wang, Qifeng Wang, Shuai Wang,
• Abstract要約: 本稿では,ESCCの生存率を予測するための,新しいオートエンコーダに基づくディープラーニングモデルを提案する。 マルチモーダルな予後関連機能強化とモデリング能力向上のための2つの新しいモジュールが設計された。 本モデルでは, 識別能力, リスク階層化, 提案モジュールの有効性の観点から, 良好な結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.183502190604687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Survival prediction for esophageal squamous cell cancer (ESCC) is crucial for doctors to assess a patient's condition and tailor treatment plans. The application and development of multi-modal deep learning in this field have attracted attention in recent years. However, the prognostically relevant features between cross-modalities have not been further explored in previous studies, which could hinder the performance of the model. Furthermore, the inherent semantic gap between different modal feature representations is also ignored. In this work, we propose a novel autoencoder-based deep learning model to predict the overall survival of the ESCC. Two novel modules were designed for multi-modal prognosis-related feature reinforcement and modeling ability enhancement. In addition, a novel joint loss was proposed to make the multi-modal feature representations more aligned. Comparison and ablation experiments demonstrated that our model can achieve satisfactory results in terms of discriminative ability, risk stratification, and the effectiveness of the proposed modules.
• Abstract（参考訳）: 食道扁平上皮癌(ESCC)の生存予測は、医師が患者の状態や治療計画を評価する上で重要である。 近年,多モード深層学習の応用と開発が注目されている。 しかし, クロスモダリティ間の関係性は, モデルの性能を損なう可能性があり, 従来の研究では明らかにされていない。 さらに、異なるモーダル特徴表現間の固有の意味的ギャップも無視される。 本研究では,ESCCの生存率を予測するための,新しいオートエンコーダに基づくディープラーニングモデルを提案する。 マルチモーダルな予後関連機能強化とモデリング能力向上のための2つの新しいモジュールが設計された。 さらに,マルチモーダル特徴表現をより整合させるために,新たな共同損失が提案された。 比較およびアブレーション実験により,本モデルは識別能力,リスク階層化,提案モジュールの有効性の観点から,良好な結果が得られた。

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