論文の概要: DRIM: Learning Disentangled Representations from Incomplete Multimodal Healthcare Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17055v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 16:13:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 03:04:59.633485
• Title: DRIM: Learning Disentangled Representations from Incomplete Multimodal Healthcare Data
• Title（参考訳）: DRIM:不完全なマルチモーダル医療データから切り離された表現を学習する
• Authors: Lucas Robinet, Ahmad Berjaoui, Ziad Kheil, Elizabeth Cohen-Jonathan Moyal,
• Abstract要約: 実生活の医療データは、しばしばマルチモーダルで不完全であり、高度なディープラーニングモデルの必要性を助長する。 データ疎性にもかかわらず、共有表現とユニークな表現をキャプチャする新しい方法であるDRIMを紹介する。 本手法はグリオーマ患者の生存予測タスクにおける最先端のアルゴリズムよりも優れており,モダリティの欠如に対して頑健である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-life medical data is often multimodal and incomplete, fueling the growing need for advanced deep learning models capable of integrating them efficiently. The use of diverse modalities, including histopathology slides, MRI, and genetic data, offers unprecedented opportunities to improve prognosis prediction and to unveil new treatment pathways. Contrastive learning, widely used for deriving representations from paired data in multimodal tasks, assumes that different views contain the same task-relevant information and leverages only shared information. This assumption becomes restrictive when handling medical data since each modality also harbors specific knowledge relevant to downstream tasks. We introduce DRIM, a new multimodal method for capturing these shared and unique representations, despite data sparsity. More specifically, given a set of modalities, we aim to encode a representation for each one that can be divided into two components: one encapsulating patient-related information common across modalities and the other, encapsulating modality-specific details. This is achieved by increasing the shared information among different patient modalities while minimizing the overlap between shared and unique components within each modality. Our method outperforms state-of-the-art algorithms on glioma patients survival prediction tasks, while being robust to missing modalities. To promote reproducibility, the code is made publicly available at https://github.com/Lucas-rbnt/DRIM
• Abstract（参考訳）: 実生活の医療データは、しばしばマルチモーダルで不完全であり、それを効率的に統合できる高度なディープラーニングモデルの必要性が高まっている。 病理組織学のスライド、MRI、遺伝データを含む多様なモダリティの使用は、予後予測を改善し、新しい治療経路を公表する前例のない機会を提供する。 マルチモーダルタスクにおけるペアデータからの表現の導出に広く用いられているコントラスト学習は、異なるビューが同一のタスク関連情報を含み、共有情報のみを活用することを前提としている。 この仮定は、各モダリティが下流タスクに関連する特定の知識も持っているため、医療データを扱う際に制限される。 データ疎性にもかかわらず、共有表現とユニークな表現をキャプチャする新しいマルチモーダル手法であるDRIMを紹介する。 より具体的には、モダリティの集合を考慮し、モダリティに共通する患者関連情報をカプセル化し、モダリティ固有の詳細をカプセル化する。 これは、異なる患者モダリティ間の共有情報を増大させ、各モダリティ内の共有コンポーネントとユニークなコンポーネントの重複を最小限にすることで達成される。 本手法はグリオーマ患者の生存予測タスクにおける最先端のアルゴリズムよりも優れており,モダリティの欠如に対して頑健である。 再現性を促進するため、コードはhttps://github.com/Lucas-rbnt/DRIMで公開されている。

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