論文の概要: MEATRD: Multimodal Anomalous Tissue Region Detection Enhanced with Spatial Transcriptomics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10659v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 03:09:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:59:08.539664
• Title: MEATRD: Multimodal Anomalous Tissue Region Detection Enhanced with Spatial Transcriptomics
• Title（参考訳）: MEATRD:空間的トランスクリプトークスによる多モード異常組織領域の検出
• Authors: Kaichen Xu, Qilong Wu, Yan Lu, Yinan Zheng, Wenlin Li, Xingjie Tang, Jun Wang, Xiaobo Sun,
• Abstract要約: 組織像とSTデータを統合する新しいATR検出法MEATRDを提案する。 MEATRDは、マルチモーダル埋め込みから正常組織スポットの画像パッチと遺伝子発現プロファイルを再構築するよう訓練されている。 8つの実STデータセットの大規模な評価は、ATR検出におけるMEATRDの優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.792057304685692
• License:
• Abstract: The detection of anomalous tissue regions (ATRs) within affected tissues is crucial in clinical diagnosis and pathological studies. Conventional automated ATR detection methods, primarily based on histology images alone, falter in cases where ATRs and normal tissues have subtle visual differences. The recent spatial transcriptomics (ST) technology profiles gene expressions across tissue regions, offering a molecular perspective for detecting ATRs. However, there is a dearth of ATR detection methods that effectively harness complementary information from both histology images and ST. To address this gap, we propose MEATRD, a novel ATR detection method that integrates histology image and ST data. MEATRD is trained to reconstruct image patches and gene expression profiles of normal tissue spots (inliers) from their multimodal embeddings, followed by learning a one-class classification AD model based on latent multimodal reconstruction errors. This strategy harmonizes the strengths of reconstruction-based and one-class classification approaches. At the heart of MEATRD is an innovative masked graph dual-attention transformer (MGDAT) network, which not only facilitates cross-modality and cross-node information sharing but also addresses the model over-generalization issue commonly seen in reconstruction-based AD methods. Additionally, we demonstrate that modality-specific, task-relevant information is collated and condensed in multimodal bottleneck encoding generated in MGDAT, marking the first theoretical analysis of the informational properties of multimodal bottleneck encoding. Extensive evaluations across eight real ST datasets reveal MEATRD's superior performance in ATR detection, surpassing various state-of-the-art AD methods. Remarkably, MEATRD also proves adept at discerning ATRs that only show slight visual deviations from normal tissues.
• Abstract（参考訳）: 病変組織内の異常組織領域(ATR)の検出は臨床診断や病理研究において重要である。 ATRと正常な組織が微妙な視覚的相違がある場合、主に組織像のみに基づく従来の自動ATR検出法は困難である。 最近の空間転写学(ST)技術は、組織領域にまたがる遺伝子発現をプロファイルし、ATRを検出する分子的視点を提供する。 しかし, このギャップに対処するために, 組織像とSTデータを統合した新しいATR検出手法であるMEATRDを提案する。 MEATRDはマルチモーダル埋め込みから正常組織スポットのイメージパッチと遺伝子発現プロファイルを再構築し、次いで潜在マルチモーダル再構成エラーに基づいて一級分類ADモデルを学習する。 この戦略は、再構築に基づく一級分類アプローチの強みを調和させる。 MEATRDの核心は、モダリティとクロスノード情報共有を促進するだけでなく、再構成ベースのAD手法でよく見られるモデル過一般化問題にも対処する、革新的なマスク付きグラフ二重アテンション変換器(MGDAT)ネットワークである。 さらに,MGDATで生成されたマルチモーダル・ボトルネック・エンコーディングにおいて,モーダル固有のタスク関連情報を照合・凝縮し,マルチモーダル・ボトルネック・エンコーディングの情報特性に関する最初の理論的解析を行った。 8つの実STデータセットにわたる広範囲な評価により、MEATRDはATR検出における優れた性能を示し、様々な最先端AD手法を超越している。 注目すべきは、MEATRDは、正常な組織からわずかに視覚的な偏差しか示さないATRを識別する能力があることを証明している。

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