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摘要 - 随着多模式融合技术的快速发展，病理图像与基因组学数据的整合已在癌症生存预测中取得了令人鼓舞的结果。但是，大多数现有的多模型模型不是通过结合病理学和基因组学模态来预训练的，而忽略了不同模态之间固有的任务无关联的关联。尽管某些自我监督的方法通过预训练的目标（例如相关性和均方误差）来对齐多模式信息，但它们缺乏深入的多模式相互作用。为了解决这些问题，我们提出了Contramae，这是一种对比度对齐的掩盖自动编码器框架，以融合病理学图像和基因组学数据，以进行癌症存活预测。具体而言，我们引入了一个对比目标，以使多形态保持一致并构建其内在的一致性。此外，我们设计了两个重建目标，以通过互补偿双方所缺乏的信息来捕获多模式之间的复杂关系。在生存预测中，将Contramae编码器的病理和基因组学编码串联为产生生存风险评分的最终表示。实验结果表明，在五个癌症基因组图集（TCGA）中，CONTORAMA的表现优于五个癌症数据集的现有最新方法。该代码可从https://github.com/suixuewang/contramae获得。
Contramae：癌症生存预测的对比度对齐掩盖自动编码器框架
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