論文の概要: ModalSurv: A Multimodal Deep Survival Framework for Prostrate and Bladder Cancer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05037v2
- Date: Mon, 08 Sep 2025 12:06:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.408369
- Title: ModalSurv: A Multimodal Deep Survival Framework for Prostrate and Bladder Cancer
- Title（参考訳）: ModalSurv: プロストレートと膀胱癌のための多モーダルディープサバイバルフレームワーク
- Authors: Noorul Wahab, Ethar Alzaid, Jiaqi Lv, Adam Shephard, Shan E Ahmed Raza,
- Abstract要約: 提案するModaliSurvは、DeepHitをプロジェクション層とモード間相互アテンションを備えたマルチモーダルディープサバイバルモデルである。
このモデルは、モーダル性にまたがる相補的な予後信号を捕捉し、個別化された時間-生化学的再発を推定するように設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.509924404430891
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Accurate prediction of time-to-event outcomes is a central challenge in oncology, with significant implications for treatment planning and patient management. In this work, we present ModaliSurv, a multimodal deep survival model utilising DeepHit with a projection layer and inter-modality cross-attention, which integrates heterogeneous patient data, including clinical, MRI, RNA-seq and whole-slide pathology features. The model is designed to capture complementary prognostic signals across modalities and estimate individualised time-to-biochemical recurrence in prostate cancer and time-to-cancer recurrence in bladder cancer. Our approach was evaluated in the context of the CHIMERA Grand Challenge, across two of the three provided tasks. For Task 1 (prostate cancer bio-chemical recurrence prediction), the proposed framework achieved a concordance index (C-index) of 0.843 on 5-folds cross-validation and 0.818 on CHIMERA development set, demonstrating robust discriminatory ability. For Task 3 (bladder cancer recurrence prediction), the model obtained a C-index of 0.662 on 5-folds cross-validation and 0.457 on development set, highlighting its adaptability and potential for clinical translation. These results suggest that leveraging multimodal integration with deep survival learning provides a promising pathway toward personalised risk stratification in prostate and bladder cancer. Beyond the challenge setting, our framework is broadly applicable to survival prediction tasks involving heterogeneous biomedical data.
- Abstract（参考訳）: 治療計画や患者管理に重要な意味を持つ腫瘍学において、時間と結果の正確な予測は中心的な課題である。
本研究では,DeepHitのプロジェクション層と相互アテンションを併用した多モードディープサバイバルモデルであるModaliSurvについて述べる。
本モデルは, 前立腺癌における相補的予後信号の収集と, 膀胱癌における時間-生化学的再発の推定を目的としている。
提案手法はCHIMERAグランドチャレンジの文脈で評価され,3つの課題のうち2つにまたがった。
第1タスク(前立腺癌生化学的再発予測)では、5倍のクロスバリデーションで0.843、CHIMERA開発で0.818のコンコーダンス指標(C-index)を達成し、堅牢な識別能力を示した。
第3タスク(膀胱癌再発予測)では、5倍のクロスバリデーションで0.662、開発セットで0.457のC-インデックスを取得し、その適応性と臨床翻訳の可能性を強調した。
これらの結果は,多モード統合と深層生存学習の活用が,前立腺癌および膀胱癌における個人化リスク階層化への有望な道筋となることを示唆している。
課題設定の他に、異種生物医学データを含む生存予測タスクにも広く適用できる。
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