본 논문은 암 연구에서 조직병리학과 전사체학의 다중 모달 자기 지도 학습을 위한 새로운 방법인 MIRROR를 제시합니다. 기존의 다중 모달 통합 방법들이 모달 정렬에 초점을 맞추는 반면, MIRROR는 조직병리학과 전사체학의 이질성을 고려하여 모달 특이적 구조를 유지하면서 모달 정렬을 동시에 수행합니다. 각 모달에 대한 특징을 추출하는 전용 인코더와 모달 정렬 모듈, 모달 유지 모듈, 스타일 클러스터링 모듈을 사용하여 종합적인 암 특징 표현을 구축합니다. TCGA 코호트를 이용한 실험 결과, 암 하위 유형 분류 및 생존 분석에서 MIRROR의 우수한 성능을 보여주었습니다.
