DeepJIVE: Learning Joint and Individual Variation Explained from Multimodal Data Using Deep Learning

📄 arXiv: 2507.19682v1 📥 PDF

作者: Matthew Drexler, Benjamin Risk, James J Lah, Suprateek Kundu, Deqiang Qiu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-07-25

备注: 26 pages, 10 figures

💡 一句话要点

DeepJIVE：提出一种基于深度学习的多模态数据联合与个体差异解释方法

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

关键词: 多模态数据融合 深度学习 联合与个体方差解释 自编码器 医学影像分析

📋 核心要点

  1. 传统多模态数据集成方法难以处理高维数据，且无法有效识别数据中的非线性结构。
  2. DeepJIVE利用深度学习方法进行联合与个体方差解释，旨在克服传统方法的局限性。
  3. 实验结果表明，DeepJIVE能够成功揭示多模态数据集的联合和个体差异，并在ADNI数据集中发现生物学意义的关联。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于深度学习的联合与个体方差解释（JIVE）方法，称为DeepJIVE。传统的模态数据集成方法能够全面评估每个数据类型中共享或独特的结构，但存在一些局限性，例如无法处理高维数据和识别非线性结构。我们进行了数学推导，并使用合成和真实世界的1D、2D和3D数据集进行了实验验证。探索了实现DeepJIVE的恒等性和正交性约束的不同策略，产生了三种可行的损失函数。我们发现DeepJIVE可以成功地揭示多模态数据集的联合和个体差异。我们将DeepJIVE应用于阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI），也识别了淀粉样蛋白正电子发射断层扫描（PET）和磁共振（MR）图像之间生物学上合理的协变模式。总之，所提出的DeepJIVE可以成为多模态数据分析的有用工具。

🔬 方法详解

问题定义：传统的多模态数据集成方法，如JIVE，在高维数据处理和非线性结构识别方面存在局限性。这些方法通常基于线性假设，难以捕捉复杂的数据关系，并且在高维情况下计算成本很高。因此，需要一种能够处理高维非线性多模态数据的集成方法。

核心思路：DeepJIVE的核心思路是利用深度神经网络强大的非线性建模能力，学习多模态数据中的联合和个体变异。通过设计特定的网络结构和损失函数，DeepJIVE能够将多模态数据分解为共享的联合表示和每个模态特有的个体表示，从而揭示数据中潜在的复杂关系。

技术框架：DeepJIVE的整体框架包含多个自编码器，每个自编码器对应一个模态的数据。这些自编码器被训练以重构各自的输入数据，同时学习数据的低维表示。为了实现联合和个体变异的分解，DeepJIVE引入了共享的潜在空间和个体潜在空间。共享潜在空间捕捉多模态数据之间的共同信息，而个体潜在空间捕捉每个模态特有的信息。通过特定的损失函数，DeepJIVE鼓励共享潜在空间和个体潜在空间之间的正交性，从而保证分解的有效性。

关键创新：DeepJIVE的关键创新在于利用深度学习框架实现了多模态数据的联合和个体变异分解。与传统的线性方法相比，DeepJIVE能够处理高维非线性数据，并学习更复杂的潜在表示。此外，DeepJIVE通过设计特定的损失函数，实现了共享和个体潜在空间的正交性约束，从而保证分解的有效性。

关键设计：DeepJIVE的关键设计包括自编码器的网络结构、损失函数的设计以及正交性约束的实现。自编码器可以使用不同的网络结构，如全连接网络、卷积神经网络等，具体取决于输入数据的类型。损失函数通常包括重构损失、联合潜在空间和个体潜在空间之间的正交性损失等。正交性约束可以通过不同的方法实现，例如使用正交化惩罚项或使用特定的网络结构。

📊 实验亮点

DeepJIVE在合成数据和真实数据集上进行了验证。在合成数据实验中，DeepJIVE能够准确地恢复数据的联合和个体变异。在ADNI数据集上的应用表明，DeepJIVE能够识别淀粉样蛋白PET和MR图像之间生物学上合理的协变模式，这表明DeepJIVE在实际应用中具有潜力。虽然论文中没有给出明确的性能指标提升数据，但实验结果验证了DeepJIVE的有效性。

🎯 应用场景

DeepJIVE可应用于多种多模态数据分析场景，如医学影像分析、基因组学研究、社交网络分析等。在医学影像分析中，DeepJIVE可以用于识别不同影像模态之间的关联，例如PET和MR图像之间的关联，从而帮助医生进行疾病诊断和治疗。在基因组学研究中，DeepJIVE可以用于整合基因表达数据、蛋白质组学数据等，从而揭示基因调控网络和疾病发生机制。该研究具有重要的实际价值和潜在的未来影响。

📄 摘要（原文）

Conventional multimodal data integration methods provide a comprehensive assessment of the shared or unique structure within each individual data type but suffer from several limitations such as the inability to handle high-dimensional data and identify nonlinear structures. In this paper, we introduce DeepJIVE, a deep-learning approach to performing Joint and Individual Variance Explained (JIVE). We perform mathematical derivation and experimental validations using both synthetic and real-world 1D, 2D, and 3D datasets. Different strategies of achieving the identity and orthogonality constraints for DeepJIVE were explored, resulting in three viable loss functions. We found that DeepJIVE can successfully uncover joint and individual variations of multimodal datasets. Our application of DeepJIVE to the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) also identified biologically plausible covariation patterns between the amyloid positron emission tomography (PET) and magnetic resonance (MR) images. In conclusion, the proposed DeepJIVE can be a useful tool for multimodal data analysis.