論文の概要: ICFNet: Integrated Cross-modal Fusion Network for Survival Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02778v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 05:49:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:08:09.367908
• Title: ICFNet: Integrated Cross-modal Fusion Network for Survival Prediction
• Title（参考訳）: ICFNet: 生存予測のための統合型クロスモーダル核融合ネットワーク
• Authors: Binyu Zhang, Zhu Meng, Junhao Dong, Fei Su, Zhicheng Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,スライド画像全体,ゲノム表現プロファイル,患者の人口統計,治療プロトコルを統合した総合的クロスモーダル・フュージョン・ネットワーク(ICFNet)を提案する。 ICFNetは、5つのパブリックTCGAデータセットで最先端のアルゴリズムより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.328576712419814
• License:
• Abstract: Survival prediction is a crucial task in the medical field and is essential for optimizing treatment options and resource allocation. However, current methods often rely on limited data modalities, resulting in suboptimal performance. In this paper, we propose an Integrated Cross-modal Fusion Network (ICFNet) that integrates histopathology whole slide images, genomic expression profiles, patient demographics, and treatment protocols. Specifically, three types of encoders, a residual orthogonal decomposition module and a unification fusion module are employed to merge multi-modal features to enhance prediction accuracy. Additionally, a balanced negative log-likelihood loss function is designed to ensure fair training across different patients. Extensive experiments demonstrate that our ICFNet outperforms state-of-the-art algorithms on five public TCGA datasets, including BLCA, BRCA, GBMLGG, LUAD, and UCEC, and shows its potential to support clinical decision-making and advance precision medicine. The codes are available at: https://github.com/binging512/ICFNet.
• Abstract（参考訳）: 生存予測は医療分野において重要な課題であり、治療オプションの最適化と資源配分に不可欠である。 しかし、現在の手法は制限されたデータモダリティに依存しており、結果として最適以下の性能が得られる。 本稿では,スライド画像全体,ゲノム表現プロファイル,患者の人口統計,治療プロトコルを統合した総合的クロスモーダル・フュージョン・ネットワーク(ICFNet)を提案する。 具体的には, 3種類のエンコーダ, 残留直交分解モジュール, 統一融合モジュールを用いて, 予測精度の向上を図る。 さらに、異なる患者間で公正なトレーニングを確保するために、バランスの取れた負の対数損失関数が設計されている。 ICFNetは, BLCA, BRCA, GBMLGG, LUAD, UCECを含む5つの公共TCGAデータセットにおいて, 最先端のアルゴリズムよりも優れており, 臨床的意思決定と進歩的医療を支援する可能性を示している。 コードは以下の通り:https://github.com/binging512/ICFNet。

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