以虛擬染色和基於Shapley值的多模態融合提升整張切片影像分類的可解釋多模態框架

Core Concepts

提出一個新的可解釋多模態框架SHAP-CAT,利用基於Shapley值的維度降維技術實現有效的多模態融合。該框架使用虛擬染色技術從有限的輸入數據生成新的臨床相關模態,並採用基於Shapley值的機制選擇最重要的維度進行融合,顯著提升了模型性能。

Abstract

本文提出了一個名為SHAP-CAT的新穎可解釋多模態框架,用於提升整張切片影像分類的性能。

首先,該框架使用虛擬染色技術從有限的H&E和IHC配對數據生成一個新的模態,以增強輸入數據。

接下來,對於每個模態,該框架提取bag-level表示,並採用基於Shapley值的方法選擇最重要的維度進行融合,避免了維度災難的問題,同時提高了模型的可解釋性。

最後,融合後的多模態表示被送入分類器進行預測。

實驗結果表明,該框架在BCI、IHC4BC-ER和IHC4BC-PR數據集上分別取得了5%、8%和11%的準確率提升。

Stats

使用虛擬染色技術從有限的H&E和IHC配對數據生成一個新的模態,可以顯著提升多模態模型的性能。
在BCI數據集上,單一模態H&E、IHC和重建H&E的準確率分別為0.909、0.917和0.787,而多模態融合後的準確率達到0.959。
在IHC4BC-ER和IHC4BC-PR數據集上,多模態融合後的準確率分別提升了8%和11%。

Quotes

"提出一個新的可解釋多模態框架SHAP-CAT,利用基於Shapley值的維度降維技術實現有效的多模態融合。"
"該框架使用虛擬染色技術從有限的H&E和IHC配對數據生成一個新的模態,以增強輸入數據。"
"實驗結果表明,該框架在BCI、IHC4BC-ER和IHC4BC-PR數據集上分別取得了5%、8%和11%的準確率提升。"

Key Insights Distilled From

SHAP-CAT: A interpretable multi-modal framework enhancing WSI classification via virtual staining and shapley-value-based multimodal fusion

by Jun Wang, Yu... at arxiv.org 10-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.01408.pdf

Deeper Inquiries

如何進一步提升虛擬染色技術的質量,以獲得更好的臨床相關性?

要進一步提升虛擬染色技術的質量，首先需要加強生成模型的訓練數據質量和多樣性。這可以通過收集更多的臨床樣本來實現，特別是那些具有不同病理特徵的樣本，以便模型能夠學習到更廣泛的特徵。此外，應用更先進的生成對抗網絡（GAN）架構，如CycleGAN或StyleGAN，能夠提高生成圖像的真實性和多樣性。其次，應該引入專家評估機制，讓病理學家對生成的虛擬染色圖像進行質量評估，並根據其反饋進行模型的迭代改進。最後，結合臨床數據和病理圖像進行多模態學習，能夠進一步提升虛擬染色技術的臨床相關性，因為這樣可以使模型學習到不同數據源之間的關聯性，從而提高診斷的準確性。

如何設計更加複雜的多模態融合策略,在保持可解釋性的同時提升模型性能?

設計更加複雜的多模態融合策略可以考慮以下幾個方面。首先，應用層次化的融合策略，將不同模態的特徵在多個層次上進行融合，而不是僅僅在最後一層進行融合。這樣可以保留各模態的特徵信息，並在不同層次上進行交互。其次，利用注意力機制來加強重要特徵的權重，這樣可以在融合過程中自動選擇對最終預測影響最大的特徵。此外，應用可解釋的機器學習技術，如SHAP值或LIME，來分析不同模態對模型預測的貢獻，這樣不僅能提升模型性能，還能保持模型的可解釋性。最後，進行多任務學習，讓模型同時學習多個相關任務，這樣可以促進不同模態之間的知識共享，進一步提升性能。

本文提出的方法是否可以應用於其他醫療影像分類任務,如CT或MRI影像分類?

本文提出的SHAP-CAT框架及其虛擬染色技術和多模態融合策略，具有廣泛的應用潛力，可以擴展到其他醫療影像分類任務，如CT或MRI影像分類。這是因為該框架的核心思想在於利用多模態數據的互補性來提升分類性能，而CT和MRI影像同樣可以從多種模態的融合中受益。具體而言，可以將CT影像與其他影像模態（如PET或超聲影像）結合，通過虛擬染色技術生成額外的影像模態，進一步增強數據的多樣性和豐富性。此外，SHAP值的應用可以幫助醫療專業人員理解不同影像特徵對診斷結果的影響，從而提高模型的可解釋性。因此，這些方法不僅限於WSI分類，還可以有效應用於其他醫療影像的分析和分類任務。