Scalable and Loosely-Coupled Multimodal Deep Learning for Breast Cancer Subtyping

📄 arXiv: 2509.03408v1 📥 PDF

作者: Mohammed Amer, Mohamed A. Suliman, Tu Bui, Nuria Garcia, Serban Georgescu

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-09-03

💡 一句话要点

提出一种可扩展的松耦合多模态深度学习框架，用于乳腺癌分子亚型分类。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 乳腺癌亚型分类 多模态学习 深度学习 松耦合框架 全切片图像 拷贝数变异 临床记录

📋 核心要点

  1. 现有乳腺癌亚型分类方法难以有效整合多源异构数据，且缺乏良好的可扩展性以适应不同临床场景。
  2. 论文提出一种松耦合的多模态深度学习框架，通过双重表示WSI和新的融合策略，实现更有效的特征提取和信息整合。
  3. 实验结果表明，该框架在乳腺癌亚型分类任务上优于现有方法，证明了其有效性和优越性。

📝 摘要（中文）

医疗健康应用本质上是多模态的，从不同数据源的整合中获益匪浅。然而，临床环境中可用的模态可能因地点和患者而异。乳腺癌分子亚型分类是多模态整合可以显著改善的关键领域，它是一项重要的临床任务，有助于实现个性化治疗并改善患者预后。本文提出了一种可扩展的松耦合多模态框架，该框架无缝集成了来自各种模态的数据，包括拷贝数变异（CNV）、临床记录和组织病理学图像，以增强乳腺癌亚型分类。虽然我们的主要重点是乳腺癌，但我们的框架旨在轻松适应其他模态，提供灵活的扩展或缩小能力，且开销最小，无需重新训练现有模态，使其也适用于其他类型的癌症。我们为全切片图像（WSI）引入了一种基于双重表示的方法，结合了传统的基于图像和基于图的WSI表示。这种新颖的双重方法带来了显著的性能提升。此外，我们提出了一种新的多模态融合策略，证明了其在各种多模态条件下增强性能的能力。我们全面的结果表明，将我们的基于双重表示的WSI与CNV和临床健康记录相结合，以及我们的流程和融合策略，在乳腺癌亚型分类方面优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：乳腺癌分子亚型分类旨在根据基因表达、影像学特征等信息将乳腺癌患者分为不同的亚型，从而指导个性化治疗。现有方法在整合多种模态数据（如CNV、临床记录、病理图像）时面临挑战，尤其是在数据缺失或模态不一致的情况下，难以保证分类精度和泛化能力。此外，现有方法的可扩展性较差，难以适应不同临床中心数据模态的差异。

核心思路：论文的核心思路是设计一个松耦合的多模态学习框架，允许不同模态的数据独立处理，并通过有效的融合策略将它们的信息整合起来。这种松耦合的设计使得框架具有良好的可扩展性，可以方便地添加或删除模态，而无需重新训练整个模型。同时，论文还提出了一种双重表示的WSI方法，以更全面地提取病理图像的特征。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 单模态特征提取模块：针对每种模态（CNV、临床记录、WSI），使用独立的深度学习模型提取特征。对于WSI，采用双重表示方法，同时提取图像级别的特征和图级别的特征。2) 多模态融合模块：将不同模态提取的特征进行融合，得到最终的表示。论文提出了一种新的融合策略，具体细节未知。3) 分类模块：使用融合后的特征进行乳腺癌亚型分类。

关键创新：论文的关键创新点包括：1) 提出了一种松耦合的多模态学习框架，具有良好的可扩展性。2) 提出了一种双重表示的WSI方法，结合了图像级别和图级别的特征，更全面地提取病理图像的信息。3) 提出了一种新的多模态融合策略，能够有效整合不同模态的信息。

关键设计：关于WSI的双重表示，具体实现细节未知，但可以推测图像级别的特征可能通过卷积神经网络提取，图级别的特征可能通过图神经网络提取。多模态融合策略的具体细节未知，但可能涉及到注意力机制或门控机制，以动态地调整不同模态的权重。损失函数方面，可能采用交叉熵损失函数进行分类任务的训练。

📊 实验亮点

该研究通过将双重表示的WSI与CNV和临床健康记录相结合，并在乳腺癌亚型分类任务上取得了优于现有方法的性能。具体提升幅度未知，但摘要中明确指出“outperforms state-of-the-art methods”，表明该方法具有显著的优势。新的多模态融合策略也展示了在各种多模态条件下增强性能的能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于临床辅助诊断，帮助医生更准确地进行乳腺癌亚型分类，从而制定更个性化的治疗方案，提高患者的生存率和生活质量。此外，该框架的可扩展性使其能够适应不同临床中心的数据模态差异，具有广泛的应用前景。未来，该框架还可以扩展到其他类型的癌症诊断和治疗中。

📄 摘要（原文）

Healthcare applications are inherently multimodal, benefiting greatly from the integration of diverse data sources. However, the modalities available in clinical settings can vary across different locations and patients. A key area that stands to gain from multimodal integration is breast cancer molecular subtyping, an important clinical task that can facilitate personalized treatment and improve patient prognosis. In this work, we propose a scalable and loosely-coupled multimodal framework that seamlessly integrates data from various modalities, including copy number variation (CNV), clinical records, and histopathology images, to enhance breast cancer subtyping. While our primary focus is on breast cancer, our framework is designed to easily accommodate additional modalities, offering the flexibility to scale up or down with minimal overhead without requiring re-training of existing modalities, making it applicable to other types of cancers as well. We introduce a dual-based representation for whole slide images (WSIs), combining traditional image-based and graph-based WSI representations. This novel dual approach results in significant performance improvements. Moreover, we present a new multimodal fusion strategy, demonstrating its ability to enhance performance across a range of multimodal conditions. Our comprehensive results show that integrating our dual-based WSI representation with CNV and clinical health records, along with our pipeline and fusion strategy, outperforms state-of-the-art methods in breast cancer subtyping.