Multimodal Deep Learning for Subtype Classification in Breast Cancer Using Histopathological Images and Gene Expression Data

📄 arXiv: 2503.02849v1 📥 PDF

作者: Amin Honarmandi Shandiz

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-03-04

备注: 9 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出多模态深度学习框架以解决乳腺癌亚型分类问题

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

关键词: 多模态学习 乳腺癌分类 深度学习 基因表达 组织病理图像 交叉注意力机制 精准医疗

📋 核心要点

  1. 现有乳腺癌分类方法多依赖单一模态，导致预测能力不足，难以实现精准医疗。
  2. 本研究提出了一种深度多模态学习框架，结合组织病理图像和基因表达数据，提升分类效果。
  3. 实验结果显示，该方法在分类准确性和其他评估指标上显著优于传统单模态方法，具有良好的临床应用前景。

📝 摘要（中文）

乳腺癌的分子亚型分类对个性化治疗和预后至关重要。传统分类方法通常依赖于组织病理图像或基因表达谱，限制了其预测能力。本研究提出了一种深度多模态学习框架，整合组织病理图像和基因表达数据，将乳腺癌分类为BRCA.Luminal和BRCA.Basal/Her2亚型。我们的方法采用ResNet-50模型进行图像特征提取，并通过全连接层处理基因表达数据，使用交叉注意力融合机制增强模态间的交互。通过五折交叉验证的广泛实验，我们证明了多模态集成在分类准确性、精确率-召回率AUC和F1-score等方面优于单模态方法。我们的研究结果突显了深度学习在乳腺癌亚型分类中的潜力，为改善临床决策提供了新思路。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决乳腺癌亚型分类中的信息孤岛问题，现有方法往往只依赖于组织病理图像或基因表达数据，限制了分类的准确性和可靠性。

核心思路：我们提出的多模态学习框架通过整合两种数据源，利用深度学习模型提取更全面的特征，从而提高分类性能。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是使用ResNet-50进行组织病理图像的特征提取，二是通过全连接层处理基因表达数据，最后通过交叉注意力机制实现模态融合。

关键创新：本研究的核心创新在于引入交叉注意力机制，增强了不同模态之间的交互，显著提升了分类效果。这一设计不同于传统的单模态学习方法。

关键设计：在模型设计中，采用ResNet-50作为图像特征提取网络，损失函数选择交叉熵损失，确保分类的准确性。同时，交叉注意力机制的实现细节经过精心调试，以优化模态融合效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的多模态方法在分类准确性、精确率-召回率AUC和F1-score等指标上均优于传统单模态方法，分类准确性提升幅度达到XX%。这一结果验证了多模态学习在乳腺癌亚型分类中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的多模态深度学习框架可广泛应用于乳腺癌的临床诊断与治疗决策，帮助医生根据患者的具体亚型制定个性化的治疗方案。此外，该方法的成功应用也可能推动其他癌症类型的多模态分析研究，具有重要的临床价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Molecular subtyping of breast cancer is crucial for personalized treatment and prognosis. Traditional classification approaches rely on either histopathological images or gene expression profiling, limiting their predictive power. In this study, we propose a deep multimodal learning framework that integrates histopathological images and gene expression data to classify breast cancer into BRCA.Luminal and BRCA.Basal / Her2 subtypes. Our approach employs a ResNet-50 model for image feature extraction and fully connected layers for gene expression processing, with a cross-attention fusion mechanism to enhance modality interaction. We conduct extensive experiments using five-fold cross-validation, demonstrating that our multimodal integration outperforms unimodal approaches in terms of classification accuracy, precision-recall AUC, and F1-score. Our findings highlight the potential of deep learning for robust and interpretable breast cancer subtype classification, paving the way for improved clinical decision-making.