論文の概要: A Multimodal Object-level Contrast Learning Method for Cancer Survival Risk Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02145v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 07:36:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 21:50:21.097927
• Title: A Multimodal Object-level Contrast Learning Method for Cancer Survival Risk Prediction
• Title（参考訳）: がん生存リスク予測のためのマルチモーダルオブジェクトレベルのコントラスト学習法
• Authors: Zekang Yang, Hong Liu, Xiangdong Wang,
• Abstract要約: コンピュータ支援によるがん生存予測は、患者のタイムリーな治療において重要な役割を担っている。 がん生存リスク予測のための新しいトレーニング手法であるマルチモーダルオブジェクトレベルのコントラスト学習を提案する。 提案手法により訓練された生存リスク予測器は、2つの公共マルチモーダル癌データセット上で最先端の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.005219442274344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer-aided cancer survival risk prediction plays an important role in the timely treatment of patients. This is a challenging weakly supervised ordinal regression task associated with multiple clinical factors involved such as pathological images, genomic data and etc. In this paper, we propose a new training method, multimodal object-level contrast learning, for cancer survival risk prediction. First, we construct contrast learning pairs based on the survival risk relationship among the samples in the training sample set. Then we introduce the object-level contrast learning method to train the survival risk predictor. We further extend it to the multimodal scenario by applying cross-modal constrast. Considering the heterogeneity of pathological images and genomics data, we construct a multimodal survival risk predictor employing attention-based and self-normalizing based nerural network respectively. Finally, the survival risk predictor trained by our proposed method outperforms state-of-the-art methods on two public multimodal cancer datasets for survival risk prediction.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ支援によるがん生存予測は、患者のタイムリーな治療において重要な役割を担っている。 これは、病理画像やゲノムデータなど、複数の臨床要因にかかわる、弱い監督された順序回帰課題である。 本稿では,癌生存リスク予測のための新しいトレーニング手法であるマルチモーダルオブジェクトレベルのコントラスト学習を提案する。 まず,トレーニングサンプルセット内のサンプル間の生存リスク関係に基づいて,コントラスト学習ペアを構築した。 次に、オブジェクトレベルのコントラスト学習手法を導入し、生存リスク予測器を訓練する。 クロスモーダルコンストラストを適用することで、さらにマルチモーダルシナリオに拡張する。 病理画像とゲノミクスデータの異質性を考慮すると,注意に基づく神経ネットワークと自己正規化に基づく神経ネットワークを用いたマルチモーダル生存リスク予測器を構築する。 最後に,本手法により訓練された生存リスク予測器は,生存リスク予測のための2つの公共マルチモーダル癌データセットにおいて,最先端の手法よりも優れていた。

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