論文の概要: Multi-FRuGaL: Multimodal Flexible Redundancy-aware Decomposed Gated Learning for Cancer Diagnosis and Prognosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06867v1
- Date: Fri, 05 Jun 2026 03:33:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.544063
- Title: Multi-FRuGaL: Multimodal Flexible Redundancy-aware Decomposed Gated Learning for Cancer Diagnosis and Prognosis
- Title（参考訳）: Multi-FRuGaL:マルチモーダルフレキシブル冗長性を考慮したガン診断・予後学習
- Abstract要約: マルチモーダル・フレキシブル・冗長性を考慮したGAted Learning (Multi-FRuGaL) フレームワークは、欠落データの下でモダリティレベルの表現学習を行う。
多発性頭頸部癌のコホートにおけるMulti-FRuGaLの評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5798063718502438
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Modern medicine relies on heterogeneous data sources spanning radiology, pathology, text reports, and structured clinical information. However, real-world patient data are frequently incomplete, with missing or sparsely acquired modalities, limiting the effectiveness of standard multimodal fusion approaches. To this end, we propose the Multimodal Flexible Redundancy-aware decomposed GAted Learning (Multi-FRuGaL) framework, a decomposition-aware, adaptive gated intermediate-fusion framework that performs modality-level representation learning under missing data. Multi-FRuGaL integrates per-modality encoders with a signal decomposition layer, an input-conditioned gating network, and an information-aware fusion objective to separate redundant from modality-specific complementary signals, selectively upweighting informative modalities and suppressing redundant or noisy inputs, and remaining well-defined even when multiple modalities are absent. We evaluate Multi-FRuGaL on two multimodal head and neck cancer cohorts: the HANCOCK challenge dataset (N = 763) comprising five modalities and two prognostic endpoints (5-year survival and 2-year recurrence), and the HECKTOR challenge dataset (N = 588) comprising three modalities for human papillomavirus (HPV) status classification. Multi-FRuGaL consistently achieves higher mean performance than the evaluated baselines across multiple tasks, improving AUC from 0.601 to 0.8496 for survival, from 0.672 to 0.8102 for recurrence, and achieving 0.975 AUC for HPV prediction on HECKTOR. For survival analysis, it further achieves a concordance index of 0.6814 for overall survival, 0.7421 for recurrence-free survival, and 0.7143 for progression-free survival on HANCOCK, and 0.7203 for recurrence-free survival on HECKTOR. Qualitative analyses further show that Multi-FRuGaL learns discriminative and robust multimodal representations, even under severe missing-modality conditions.
- Abstract（参考訳）: 現代医学は、放射線学、病理学、テキストレポート、構造化された臨床情報にまたがる異種データソースに依存している。
しかし、実世界の患者データは、しばしば不完全であり、標準のマルチモーダル融合アプローチの有効性を制限し、わずかに取得されたモダリティが欠如している。
そこで本研究では,マルチモーダル・フレキシブル・冗長性を考慮したGAted Learning(Multi-FRuGaL)フレームワークを提案する。
マルチFRuGaLは、モダリティのエンコーダを信号分解層、入力条件付きゲーティングネットワーク、および情報認識融合目標と統合し、モダリティ固有の補完信号から冗長を分離し、情報モダリティを選択的に重み付け、冗長またはノイズの多い入力を抑え、複数のモダリティが欠如している場合でも適切に定義する。
HANCOCK Challenge dataset (N = 763), and the HECKTOR Challenge dataset (N = 588) including three modalities for human papillomavirus (HPV) status classification。
マルチFRuGaLは、複数のタスクで評価されたベースラインよりも高い平均性能を実現し、AUCを0.601から0.8496に改善し、繰り返し0.672から0.8102に改善し、HECKTORでHPV予測の0.975 AUCを達成した。
生存分析では、全体の生存率0.6814、再発のない生存率0.7421、HANCOCKでの無再発生存率0.7143、HECKTORでの無再発生存率0.7203がさらに達成される。
さらに質的な分析により、Multi-FRuGaLは、過酷なモダリティ条件の下でも、差別的かつ堅牢なマルチモーダル表現を学習することを示した。
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