SELECTOR: Heterogeneous graph network with convolutional masked autoencoder for multimodal robust prediction of cancer survival
作者: Liangrui Pan, Yijun Peng, Yan Li, Xiang Wang, Wenjuan Liu, Liwen Xu, Qingchun Liang, Shaoliang Peng
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-03-14
备注: Accepted on Computers in Biology and Medicine
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出SELECTOR以解决癌症患者生存率预测中的多模态数据缺失问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 癌症生存率预测 多模态数据 异构图网络 卷积掩码自编码器 特征交叉融合 机器学习 医疗数据分析
📋 核心要点
- 现有癌症生存率预测方法在处理多模态数据时，常常面临缺失数据和模态间信息交互不足的问题。
- 本文提出SELECTOR，通过构建异构图和卷积掩码自编码器，增强多模态数据的整合与处理能力。
- 在六个TCGA癌症数据集上的实验结果显示，SELECTOR在模态缺失和信息确认情况下均显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
准确预测癌症患者的生存率对于临床治疗规划至关重要。现有方法在处理多模态数据时面临缺失数据和信息交互的挑战。本文提出了SELECTOR，一个基于卷积掩码自编码器的异构图网络，旨在实现癌症患者生存率的稳健多模态预测。SELECTOR包括特征边重构、卷积掩码编码器、特征交叉融合和多模态生存预测模块。通过构建多模态异构图并采用元路径方法进行特征边重构，确保全面整合图边的特征信息。为缓解模态内缺失特征对预测准确性的影响，设计了卷积掩码自编码器。实验结果表明，该方法在六个癌症数据集上显著优于现有最先进方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决癌症患者生存率预测中的多模态数据缺失问题。现有方法在处理缺失模态数据时，预测准确性受到严重影响，且模态间的信息交互不足。
核心思路：SELECTOR通过构建异构图并利用卷积掩码自编码器来重构特征，确保在缺失数据情况下仍能有效进行生存率预测。该设计旨在增强模态间的信息融合与特征重建能力。
技术框架：SELECTOR的整体架构包括四个主要模块：特征边重构模块、卷积掩码编码器、特征交叉融合模块和多模态生存预测模块。首先构建多模态异构图，然后进行特征重构，接着通过卷积掩码自编码器处理重构后的特征，最后进行生存率预测。
关键创新：SELECTOR的核心创新在于结合了异构图网络与卷积掩码自编码器，能够有效处理多模态数据中的缺失信息，并增强模态间的特征交互。这一方法在处理复杂的生存率预测任务中表现出色。
关键设计：在设计中，特征边重构采用元路径方法，确保信息的全面整合。卷积掩码自编码器则通过特定的损失函数优化重构效果，增强了模型对缺失数据的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在六个TCGA癌症数据集上的实验结果显示，SELECTOR在模态缺失情况下的预测准确性提高了显著，具体性能提升幅度超过了现有最先进方法，验证了其在多模态生存率预测中的有效性和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括癌症治疗规划、临床决策支持系统以及医疗资源优化。通过提高生存率预测的准确性，能够帮助医生制定更为合理的治疗方案，从而改善患者的生活质量和降低医疗成本。未来，该方法也可扩展至其他疾病的多模态预测任务。
📄 摘要（原文）
Accurately predicting the survival rate of cancer patients is crucial for aiding clinicians in planning appropriate treatment, reducing cancer-related medical expenses, and significantly enhancing patients' quality of life. Multimodal prediction of cancer patient survival offers a more comprehensive and precise approach. However, existing methods still grapple with challenges related to missing multimodal data and information interaction within modalities. This paper introduces SELECTOR, a heterogeneous graph-aware network based on convolutional mask encoders for robust multimodal prediction of cancer patient survival. SELECTOR comprises feature edge reconstruction, convolutional mask encoder, feature cross-fusion, and multimodal survival prediction modules. Initially, we construct a multimodal heterogeneous graph and employ the meta-path method for feature edge reconstruction, ensuring comprehensive incorporation of feature information from graph edges and effective embedding of nodes. To mitigate the impact of missing features within the modality on prediction accuracy, we devised a convolutional masked autoencoder (CMAE) to process the heterogeneous graph post-feature reconstruction. Subsequently, the feature cross-fusion module facilitates communication between modalities, ensuring that output features encompass all features of the modality and relevant information from other modalities. Extensive experiments and analysis on six cancer datasets from TCGA demonstrate that our method significantly outperforms state-of-the-art methods in both modality-missing and intra-modality information-confirmed cases. Our codes are made available at https://github.com/panliangrui/Selector.