DRIM: Learning Disentangled Representations from Incomplete Multimodal Healthcare Data
作者: Lucas Robinet, Ahmad Berjaoui, Ziad Kheil, Elizabeth Cohen-Jonathan Moyal
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-09-25 (更新: 2024-10-01)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
DRIM：学习不完整多模态医疗数据中的解耦表征，提升生存预测。
🎯 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: 多模态学习 解耦表征 对比学习 医疗数据 生存预测
📋 核心要点
- 现有对比学习方法在处理不完整多模态医疗数据时，无法有效区分和利用共享信息与模态特定信息。
- DRIM通过解耦表征学习，将每种模态的信息分解为共享的患者信息和模态特定的细节，从而更好地利用数据。
- DRIM在胶质瘤患者生存预测任务上优于现有方法，并且对缺失模态具有更强的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
现实医疗数据通常是多模态且不完整的，这推动了对能够有效整合它们的高级深度学习模型的需求。使用包括组织病理学切片、MRI和基因数据在内的多种模态，为改善预后预测和揭示新的治疗途径提供了前所未有的机会。对比学习广泛用于从多模态任务中的配对数据中提取表征，但它假设不同的视图包含相同的任务相关信息，并且仅利用共享信息。当处理医疗数据时，这种假设变得具有限制性，因为每种模态也包含与下游任务相关的特定知识。我们引入了DRIM，一种新的多模态方法，用于捕获这些共享和独特的表征，即使在数据稀疏的情况下也是如此。更具体地说，给定一组模态，我们的目标是为每种模态编码一个表征，该表征可以分为两个组成部分：一个封装跨模态的患者相关信息，另一个封装模态特定的细节。这是通过增加不同患者模态之间的共享信息，同时最小化每种模态内共享和独特组件之间的重叠来实现的。我们的方法在胶质瘤患者生存预测任务上优于最先进的算法，同时对缺失模态具有鲁棒性。为了提高可重复性，代码已在https://github.com/Lucas-rbnt/DRIM上公开。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态医疗数据不完整且各模态信息冗余的问题。现有方法，特别是基于对比学习的方法，通常假设所有模态包含相同的任务相关信息，忽略了模态特有的信息，导致模型性能受限。此外，数据缺失问题在医疗领域普遍存在，现有方法难以有效处理这种情况。
核心思路：DRIM的核心思路是将每种模态的表征解耦为两个部分：共享部分和模态特定部分。共享部分捕捉不同模态之间共有的患者信息，而模态特定部分捕捉该模态独有的信息。通过这种方式，模型可以更好地利用所有可用的信息，即使某些模态缺失。
技术框架：DRIM的整体框架包括多个编码器，每个编码器对应一种模态。每个编码器将输入数据映射到一个潜在空间，然后将该潜在空间分解为共享表征和模态特定表征。模型通过对比学习来最大化不同模态之间的共享信息，同时通过最小化共享表征和模态特定表征之间的互信息来确保它们之间的独立性。
关键创新：DRIM的关键创新在于其解耦表征学习方法，它能够有效地分离和利用多模态数据中的共享信息和模态特定信息。与传统的对比学习方法相比，DRIM能够更好地处理不完整的数据，并且能够学习到更具判别性的表征。
关键设计：DRIM使用对比损失函数来最大化不同模态之间的共享信息。具体来说，对于每个患者，模型会从不同的模态中提取表征，然后使用对比损失函数来鼓励这些表征彼此接近。为了最小化共享表征和模态特定表征之间的互信息，模型使用了一种基于互信息估计器的损失函数。网络结构方面，可以使用各种编码器，例如卷积神经网络（CNN）用于图像数据，或者Transformer用于基因数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DRIM在胶质瘤患者生存预测任务上取得了显著的性能提升。实验结果表明，DRIM优于现有的最先进算法，并且对缺失模态具有更强的鲁棒性。具体来说，DRIM在C-index指标上取得了显著提升，表明其预测生存时间的能力更强。此外，DRIM在不同缺失模式下的表现也优于其他方法，证明了其在处理不完整数据方面的优势。
🎯 应用场景
DRIM在医疗领域具有广泛的应用前景，例如疾病诊断、预后预测和治疗方案选择。通过整合多种模态的医疗数据，DRIM可以为医生提供更全面、更准确的患者信息，从而帮助他们做出更好的决策。此外，DRIM还可以用于发现新的生物标志物和治疗靶点，从而推动医学研究的进展。
📄 摘要（原文）
Real-life medical data is often multimodal and incomplete, fueling the growing need for advanced deep learning models capable of integrating them efficiently. The use of diverse modalities, including histopathology slides, MRI, and genetic data, offers unprecedented opportunities to improve prognosis prediction and to unveil new treatment pathways. Contrastive learning, widely used for deriving representations from paired data in multimodal tasks, assumes that different views contain the same task-relevant information and leverages only shared information. This assumption becomes restrictive when handling medical data since each modality also harbors specific knowledge relevant to downstream tasks. We introduce DRIM, a new multimodal method for capturing these shared and unique representations, despite data sparsity. More specifically, given a set of modalities, we aim to encode a representation for each one that can be divided into two components: one encapsulating patient-related information common across modalities and the other, encapsulating modality-specific details. This is achieved by increasing the shared information among different patient modalities while minimizing the overlap between shared and unique components within each modality. Our method outperforms state-of-the-art algorithms on glioma patients survival prediction tasks, while being robust to missing modalities. To promote reproducibility, the code is made publicly available at https://github.com/Lucas-rbnt/DRIM