Random forest for dissimilarity based multi-view learning : application to radiomics

Cao, Hongliu (2019). Random forest for dissimilarity based multi-view learning : application to radiomics. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

The work of this thesis was initiated by a Radiomic learning problem. Radiomics is a medical discipline that aims at the large-scale analysis of data from traditional medical imaging to assist in the diagnosis and treatment of cancer. The main hypothesis of this discipline is that by extracting a large amount of information from the images, we can characterize the specificities of this pathology in a much better way than the human eye. To achieve this, Radiomics data are generally based on several types of images and/or several types of features (from images, clinical, genomic).

This thesis approaches this problem from the perspective of Machine Learning (ML) and aims to propose a generic solution, adapted to any similar learning problem. To do this, we identify two types of ML problems behind Radiomics: (i) learning from high dimension, low sample size (HDLSS) and (ii) multiview learning. The solutions proposed in this manuscript exploit dissimilarity representations obtained using the Random Forest method. The use of dissimilarity representations makes it possible to overcome the well-known difficulties of learning high dimensional data, and to facilitate the joint analysis of the multiple descriptions, i.e. the views.

The contributions of this thesis focus on the use of the dissimilarity measurement embedded in the Random Forest method for HDLSS multi-view learning. In particular, we present three main results: (i) the demonstration and analysis of the effectiveness of this measure for HDLSS multi-view learning; (ii) a new method for measuring dissimilarities from Random Forests, better adapted to this type of learning problem; and (iii) a new way to exploit the heterogeneity of views, using a dynamic combination mechanism. These results have been obtained on radiomic data but also on classical multi-view learning problems.

Résumé traduit

Les travaux de cette thèse ont été initiés par des problèmes d’apprentissage de données radiomiques. La Radiomique est une discipline médicale qui vise l’analyse à grande échelle de données issues d’imageries médicales traditionnelles, pour aider au diagnostique et au traitement des cancers. L’hypothèse principale de cette discipline est qu’en extrayant une grande quantité d’informations des images, on peut caractériser de bien meilleure façon que l’oeil humain les spécificités de cette pathologie. Pour y parvenir, les données radiomiques sont généralement constituées de plusieurs types d’images et/ou de plusieurs types de caractéristiques (images, cliniques, génomiques).

Cette thèse aborde ce problème sous l’angle de l’apprentissage automatique et a pour objectif de proposer une solution générique, adaptée à tous problèmes d’apprentissage du même type. Nous identifions ainsi en Radiomique deux problématiques d’apprentissage: (i) l’apprentissage de données en grande dimension et avec peu d’instances (high dimension, low sample size, a.k.a. HDLSS) et (ii) l’apprentissage multi-vues. Les solutions proposées dans ce manuscrit exploitent des représentations de dissimilarités obtenues à l’aide des Forêts Aléatoires. L’utilisation d’une représentation par dissimilarité permet de contourner les difficultés inhérentes à l’apprentissage en grande dimension et facilite l’analyse conjointe des descriptions multiples (les vues).

Les contributions de cette thèse portent sur l’utilisation de la mesure de dissimilarité embarquée dans les méthodes de Forêts Aléatoires pour l’apprentissage multi-vue de données HDLSS. En particulier, nous présentons trois résultats: (i) la démonstration et l’analyse de l’efficacité de cette mesure pour l’apprentissage multi-vue de données HDLSS; (ii) une nouvelle méthode pour mesurer les dissimilarités à partir de Forêts Aléatoires, plus adaptée à ce type de problème d’apprentissage; et (iii) une nouvelle façon d’exploiter l’hétérogénèité des vues, à l’aide d’un mécanisme de combinaison dynamique. Ces résultats ont été obtenus sur des données radiomiques mais aussi sur des problèmes multi-vue classiques.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Thèse pour obtenir le diplôme de doctorat, spécialité informatique, préparée au sein de l'Université de Rouen Normandie en partenariat avec l'École de technologie supérieure, Université du Québec, Canada". Comprend des références bibliographiques (pages 159-181).
Mots-clés libres:	espace de dissimilarité, forêt aléatoire, apprentissage multi-vue, dimension élevée, taille réduite de l’échantillon, apprentissage de dissimilarité, sélection dynamique
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Sabourin, Robert
Codirecteur:	Codirecteur Heutte, Laurent
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	30 juin 2020 14:43
Dernière modification:	30 juin 2020 14:43
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2496

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