Abstract A049: Development of a tri-modal contrast learning model integrating pathology-text and CT-text for clinical oncology tasks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aims to develop a path-image-text tri-modal representation learning framework (Tri-MCR) without paired data by integrating pathology-text and CT-text models to improve the performance of clinical cancer tasks. Aiming at the challenge of scarce multi-modal data pairing in the cancer field, we project the pre-trained pathology-text and CT-text models into a shared semantic space by using text (i.e., Electronic Health Record) as an intermediate modality and optimize the cross-modal alignment by using a semantic enhancement strategy. Tri-MCR projects pre-trained pathology-text and CT-text models into a shared semantic space, leveraging text as an intermediary modality. Cross-modal alignment is optimized via a semantic enhancement strategy involving two key components: (1) Dynamic Semantic Enhancement: Gaussian noise injection and cross-modal attention mechanisms are employed to dynamically aggregate text-guided pathology and radiology features, thereby enhancing the semantic integrity of the embeddings. (2) Dual-Alignment Strategy: Cross-modal contrastive loss enforces semantic consistency between pathology-text and CT-text representations within the shared space, while intra-modal contrastive loss mitigates representation shifts between pathology and CT modalities. Furthermore, an Interpretability Mapping technique visualizes pathology-CT-text semantic associations through a cross-modal similarity matrix, offering biological insights for clinical decision-making. In the validation of the colorectal cancer single-center cohort (N=1015) of the ChangKang (Healthy Bowel) project, Tri-MCR significantly outperforms the baseline model in tumor biomarker prediction and mortality risk prediction tasks. This method provides a new idea for efficient representation learning of tumor multimodal data, provides an interpretable multimodal analysis tool for tumor precision diagnosis and treatment, and reduces the dependence on large-scale paired data, which has important clinical application value. In the future, further model multi-task performance evaluation and reliability verification in multi-center and multi-cancer cohorts are considered. Citation Format: Zhicheng Du, Hui-Yan Luo, Lijin Lian, Vijay Kumar. Pandey, Jiansong Ji, Peiwu Qin. Development of a tri-modal contrast learning model integrating pathology-text and CT-text for clinical oncology tasks [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr A049.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».