HEALNet: Multimodal Fusion for Heterogeneous Biomedical Data

📄 arXiv: 2311.09115v3 📥 PDF

作者: Konstantin Hemker, Nikola Simidjievski, Mateja Jamnik

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-11-15 (更新: 2024-10-28)

备注: NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出HEALNet以解决异构生物医学数据的多模态融合问题

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

关键词: 多模态融合 生物医学数据 深度学习 癌症研究 生存分析 注意力机制 数据缺失处理

📋 核心要点

  1. 现有多模态深度学习方法往往采用模态特定的架构，无法有效捕捉跨模态信息，导致信息整合不足。
  2. HEALNet通过混合早期融合的方式，设计了一个灵活的多模态融合架构，能够同时保留模态特定信息和跨模态交互。
  3. 在TCGA的四个癌症数据集上，HEALNet的性能超越了其他融合模型，尤其在缺失模态情况下表现出色。

📝 摘要（中文）

随着医疗数据收集技术的进步，如高通量基因组测序和数字高分辨率组织病理学，生物医学建模对多模态数据的需求不断上升。现有的多模态深度学习方法通常使用特定模态的架构，且训练过程往往是分开的，无法有效捕捉不同数据源之间的重要跨模态信息。本文提出了混合早期融合注意力学习网络（HEALNet），该架构灵活，能够保留模态特定的结构信息，捕捉共享潜在空间中的跨模态交互和结构信息，能够有效处理训练和推理过程中的缺失模态，并通过对原始数据输入的学习实现直观的模型检查。我们在来自癌症基因组图谱（TCGA）的四个癌症数据集上进行了多模态生存分析，HEALNet在与其他端到端训练的融合模型相比时，表现出色，显著提高了单模态和多模态基线的性能，并在缺失模态的场景中表现出鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决异构生物医学数据的多模态融合问题。现有方法通常使用模态特定的架构，无法有效捕捉跨模态信息，导致信息整合不足，影响模型性能。

核心思路：HEALNet采用混合早期融合的策略，设计灵活的多模态融合架构，既能保留模态特定的结构信息，又能在共享潜在空间中捕捉跨模态交互，提升模型的综合性能。

技术框架：HEALNet的整体架构包括多个模块，首先对不同模态的数据进行预处理，然后通过注意力机制实现模态间的信息融合，最后通过共享潜在空间进行综合分析。

关键创新：HEALNet的核心创新在于其灵活的融合策略，能够有效处理缺失模态，并通过原始数据输入实现模型的可解释性，这与传统的基于嵌入的融合方法有本质区别。

关键设计：HEALNet在网络结构上采用了多层注意力机制，损失函数设计上考虑了模态缺失的情况，同时在参数设置上进行了优化，以确保模型在多模态数据上的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在四个癌症数据集的实验中，HEALNet的性能显著优于其他端到端训练的融合模型，尤其在处理缺失模态时表现出色，提升幅度超过了现有的单模态和多模态基线，展现出其强大的应用潜力和鲁棒性。

🎯 应用场景

HEALNet在生物医学领域具有广泛的应用潜力，尤其是在癌症研究和临床诊断中。通过有效融合不同模态的数据，HEALNet能够提供更准确的生存分析和疾病预测，推动个性化医疗的发展。此外，该方法的可解释性设计也为临床医生提供了更直观的决策支持。

📄 摘要（原文）

Technological advances in medical data collection, such as high-throughput genomic sequencing and digital high-resolution histopathology, have contributed to the rising requirement for multimodal biomedical modelling, specifically for image, tabular and graph data. Most multimodal deep learning approaches use modality-specific architectures that are often trained separately and cannot capture the crucial cross-modal information that motivates the integration of different data sources. This paper presents the Hybrid Early-fusion Attention Learning Network (HEALNet): a flexible multimodal fusion architecture, which a) preserves modality-specific structural information, b) captures the cross-modal interactions and structural information in a shared latent space, c) can effectively handle missing modalities during training and inference, and d) enables intuitive model inspection by learning on the raw data input instead of opaque embeddings. We conduct multimodal survival analysis on Whole Slide Images and Multi-omic data on four cancer datasets from The Cancer Genome Atlas (TCGA). HEALNet achieves state-of-the-art performance compared to other end-to-end trained fusion models, substantially improving over unimodal and multimodal baselines whilst being robust in scenarios with missing modalities.