X2Graph：用于生物表格数据癌症亚型预测的深度学习方法
机器学习
2025-05-30 v1
摘要
尽管深度学习在文本、音频和图像数据集上产生了变革性影响，但其在表格数据上的优势仍不明朗，尤其是在数据通常稀缺的医学领域。在本文中，我们提出了 X2Graph，一种在小规模生物表格数据集上取得优异性能的新型深度学习方法。X2Graph 利用关于表格列之间关系的外部知识（例如基因相互作用），将每个样本转换为图结构。这种转换使得能够应用标准的消息传递算法进行图建模。我们的 X2Graph 方法在三个癌症亚型数据集上表现出优于现有基于树的模型和深度学习方法的性能。
引用
@article{arxiv.2505.23334,
title = {X2Graph for Cancer Subtyping Prediction on Biological Tabular Data},
author = {Tu Bui and Mohamed Suliman and Aparajita Haldar and Mohammed Amer and Serban Georgescu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.23334},
year = {2025}
}
备注
IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2025