दैनिक अर्क्सिव

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MIRROR: मोडैलिटी अलाइनमेंट और रिटेंशन के माध्यम से मल्टी-मोडल पैथोलॉजिकल सेल्फ-सुपरवाइज्ड रिप्रेजेंटेशन लर्निंग

Created by
  • Haebom

लेखक

तियान्यी वांग, जियानन फैन, डिंगक्सिन झांग, डोंगनान लियू, योंग ज़िया, हेंग हुआंग, वीडोंग काई

रूपरेखा

यह शोधपत्र MIRROR प्रस्तुत करता है, जो कैंसर अनुसंधान में हिस्टोपैथोलॉजी और ट्रांसक्रिप्टोमिक्स के बहुविध स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण की एक नवीन विधि है। जहाँ मौजूदा बहुविध एकीकरण विधियाँ मोडल संरेखण पर केंद्रित हैं, वहीं MIRROR हिस्टोपैथोलॉजी और ट्रांसक्रिप्टोमिक्स की विविधता को ध्यान में रखते हुए मोडल-विशिष्ट संरचना को बनाए रखते हुए मोडल संरेखण भी करता है। यह एक समर्पित एनकोडर का उपयोग करके एक व्यापक कैंसर विशेषता निरूपण बनाता है जो प्रत्येक मोडैलिटी, एक मोडल संरेखण मॉड्यूल, एक मोडल रखरखाव मॉड्यूल और एक स्टाइल क्लस्टरिंग मॉड्यूल के लिए विशेषताएँ निकालता है। TCGA कोहोर्ट का उपयोग करके प्राप्त प्रायोगिक परिणाम कैंसर उपप्रकार वर्गीकरण और उत्तरजीविता विश्लेषण में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
हिस्टोपैथोलॉजी और ट्रांसक्रिप्टोमिक्स की विविधता को ध्यान में रखते हुए एक बहुविध स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धति प्रस्तुत की गई है।
एक साथ मोडल संरेखण और मोडल विशिष्ट संरचना प्रतिधारण प्राप्त करना
कैंसर उपप्रकार वर्गीकरण और उत्तरजीविता विश्लेषण में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित किया
एक व्यापक कैंसर हस्ताक्षर प्रतिनिधित्व के निर्माण की संभावना प्रस्तुत करना
Limitations:
प्रस्तावित विधि के सामान्यीकरण प्रदर्शन के आगे सत्यापन की आवश्यकता है।
अन्य कैंसर प्रकारों या अन्य डेटासेट पर प्रदर्शन मूल्यांकन की आवश्यकता है।
अंतर-मॉड्यूल इंटरैक्शन और अनुकूलन रणनीतियों के विस्तृत विवरण का अभाव।
मॉडल-विशिष्ट संरचनात्मक रखरखाव और मॉडल संरेखण के मात्रात्मक माप और विश्लेषण का अभाव।
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