Preserving Marker Specificity with Lightweight Channel-Independent Representation Learning

📄 arXiv: 2512.15410v1 📥 PDF

作者: Simon Gutwein, Arthur Longuefosse, Jun Seita, Sabine Taschner-Mandl, Roxane Licandro

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-17

备注: 16 pages, 9 figures, MIDL 2026 conference

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出轻量级通道独立表示学习以提升标记特异性

🎯 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: 多重组织成像 自监督学习 通道独立模型 深度学习 医学影像分析 细胞分类 标记特异性 轻量级模型

📋 核心要点

  1. 现有的深度学习模型在处理多重组织成像数据时，通常采用早期通道融合，导致标记特异性信息的保留能力有限，尤其在稀有细胞的区分上表现不佳。
  2. 论文提出了一种新的轻量级通道独立模型（CIM-S），结合保持标记独立性和浅层架构的设计，旨在改善自监督表示学习的效果。
  3. 实验结果表明，CIM-S模型在多个自监督框架下表现出色，能够在49个标记和减少到18个标记的设置中，稳定地超越传统的早期融合模型。

📝 摘要（中文）

多重组织成像技术能够测量每个细胞中的数十种蛋白标记，但大多数深度学习模型仍然采用早期通道融合，假设标记之间存在共享结构。本文研究了保持标记独立性与故意浅层架构的结合，是否能为多重数据的自监督表示学习提供更合适的归纳偏置。通过对145,000个细胞和49个标记的霍奇金淋巴瘤CODEX数据集进行比较，发现通道独立架构，尤其是我们提出的CIM-S模型，尽管参数量仅为5.5K，却能显著增强表示能力，尤其在稀有细胞的区分上表现优异。这些发现表明，轻量级的通道独立架构能够匹敌或超越深度早期融合CNN和基础模型在多重表示学习中的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有深度学习模型在多重组织成像数据中对标记特异性信息保留不足的问题。现有方法通常采用早期通道融合，导致对稀有细胞的区分能力较弱。

核心思路：论文提出的CIM-S模型通过保持标记独立性，结合浅层架构，提供了一种新的自监督表示学习的归纳偏置，旨在增强模型对标记特异性信息的捕捉能力。

技术框架：CIM-S模型采用通道独立的架构设计，包含多个模块用于特征提取和表示学习。模型在对比预训练后进行线性评估，确保了表示的有效性。

关键创新：CIM-S模型的核心创新在于其轻量级设计和通道独立性，显著不同于传统的早期融合CNN，能够在保持模型小巧的同时，提升表示能力。

关键设计：CIM-S模型仅包含5.5K个参数，采用了特定的损失函数和网络结构设计，以确保在多重标记数据中有效保留标记特异性信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CIM-S模型在标记特异性信息的保留上显著优于传统的早期融合模型，尤其在稀有细胞的区分上表现突出。具体而言，CIM-S在多个自监督框架下的表现稳定，能够在49个标记和18个标记的设置中均实现优异的结果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医学影像分析、肿瘤标记物检测和细胞分类等。通过提升对多重标记数据的处理能力，CIM-S模型能够为生物医学研究提供更准确的分析工具，推动个性化医疗的发展。

📄 摘要（原文）

Multiplexed tissue imaging measures dozens of protein markers per cell, yet most deep learning models still apply early channel fusion, assuming shared structure across markers. We investigate whether preserving marker independence, combined with deliberately shallow architectures, provides a more suitable inductive bias for self-supervised representation learning in multiplex data than increasing model scale. Using a Hodgkin lymphoma CODEX dataset with 145,000 cells and 49 markers, we compare standard early-fusion CNNs with channel-separated architectures, including a marker-aware baseline and our novel shallow Channel-Independent Model (CIM-S) with 5.5K parameters. After contrastive pretraining and linear evaluation, early-fusion models show limited ability to retain marker-specific information and struggle particularly with rare-cell discrimination. Channel-independent architectures, and CIM-S in particular, achieve substantially stronger representations despite their compact size. These findings are consistent across multiple self-supervised frameworks, remain stable across augmentation settings, and are reproducible across both the 49-marker and reduced 18-marker settings. These results show that lightweight, channel-independent architectures can match or surpass deep early-fusion CNNs and foundation models for multiplex representation learning. Code is available at https://github.com/SimonBon/CIM-S.