Bakgrund: Med ett brett spektrum av multimodala, multiprotokoll och flerskaliga biomedicinska data som rutinmässigt förvärvas för karakterisering av sjukdomar, finns det ett trängande behov av kvantitativa verktyg för att kombinera dessa olika informationskanaler. Målet med dessa integrerade prediktorer är att kombinera dessa olika informationskällor och samtidigt förbättra den prediktiva förmågan hos varje enskild modalitet. Ett antal tillämpningsspecifika datafusionsmetoder har tidigare föreslagits i litteraturen som har försökt förena skillnaderna i dimensionaliteter och längdskalor mellan olika metoder. Vårt mål i denna rapport var att hjälpa till att identifiera de metholodologiska val som måste göras för att bygga en datafusionsteknik, eftersom det inte alltid är klart vilken strategi som är optimal för ett visst problem. Som en omfattande översyn av alla möjliga metoder för datafusion låg utanför tillämpningsområdet för detta dokument, har vi fokuserat på fusionsstrategier som använder dimensionalitetsminskning (DR). Metoder: I detta arbete utvärderar vi kvantitativt 4 icke-överlappande befintliga momentiationer av DR-baserad datafusion, inom 3 olika biomedicinska tillämpningar som omfattar över 100 studier. Dessa momentiationer använde olika metoder för kunskapsrepresentation och kunskapsfusion, så att vi kan undersöka samspelet mellan dessa moduler i samband med datafusion. De användningsfall som beaktas i detta arbete innebär integrering av (a) radiomics funktioner från T2w MRT med topparea funktioner från MR-spektroskopi för identifiering av prostatacancer in vivo, (b) histomorfometriska egenskaper (kvantitativa egenskaper extraherade från histopatologi) med proteinmasspektrometri funktioner för att förutsäga 5 års biokemisk upprepning hos prostatacancerpatienter, och (c) volymetriska mätningar på T1w MRT med proteinuttryck egenskaper att diskriminera mellan patienter med och utan Alzheimers sjukdom. Resultat och slutsatser: Våra preliminära resultat i dessa specifika användningsfall indikerade att användningen av kärnrepresentationer i samband med DR-baserad fusion kan vara mest effektiv, eftersom en viktad multikärnbaserad DR-metod resulterade i den högsta arean under ROC-kurvan på över 0,8. Däremot gav icke-optimerade DR-baserade representations- och fusionsmetoder den sämsta prediktiva prestandan för alla tre tillämpningarna. Våra resultat tyder på att när de enskilda metoderna visar relativt dålig diskriminabilitet, många av datafusionsmetoderna kanske inte ger korrekta, diskriminerande representationer heller. Sammanfattningsvis, för att överträffa den prediktiva förmågan hos enskilda metoder, måste metodologiska val för datafusion uttryckligen redogöra för det glesa i och buller i funktionsutrymmet.
I REF gjordes en jämförelse mellan olika system för reducering av dimensioner när de tillämpades inom ramen för datafusion.
Dimensionality reduction-based fusion approaches for imaging and non-imaging biomedical data: concepts, workflow, and use-cases
{'venue': 'BMC Medical Imaging', 'journal': 'BMC Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}