基于CenterNet的Pathway实体识别和关系判定方法

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生物途径(Pathway)是指细胞中分子之间的一系列相互作用,导致某些细胞或细胞中的某种产物发生变化。生物途径中相对常见的三种类型有参与新陈代谢、基因表达的调节和信号的传递。生物途径在器官、细胞和基因等不同层面上都发挥重要作用,以保持生物体的正常发育。因此生物途径的研究一直以来是科学界关注的重点,每年都有大量论文发表。这些海量论文为相关领域的研究者提供了大量信息,特别是论文中的Pathway图示给出了关于Pathway最直接的信息。因此,从这些图示中有效提取相关信息具有非常重要的现实意义。本文实现Pathway信息提取主要依靠目标检测算法。根据是否需要锚框的辅助,目标检测算法大致可以分为两类,基于锚框(Anchor-based)的目标检测和免锚框(Anchor-free)的目标检测。Anchor-based目标检测通常需要针对锚框设置较多超参数,且训练样本选取策略对模型有较大影响,主要代表算法有R-CNN系列和SSD等算法。而Anchor-free目标检测模型优雅简洁,无需预先设定一定尺寸和比例的锚框,而是直接从网络回归,并进一步生成边框,因此相对而言可以较方便地扩展到其他视觉任务,其中主要代表算法有Corner Net和CenterNet等算法。本文的第一个主要工作是解决Pathway图片数据集中Pathway实体的识别。针对Pathway实体识别,提出了添加通道注意力机制的CenterNet目标检测模型CenterNet-CA(CenterNet with Channel Attention),通过在损失函数中添加面积损失进一步加强网络检测性能。最终实验表明,本文所提模型CenterNet-CA比原始CenterNet模型在Pathway数据集的识别指标m AP提高了3.5个百分点。本文的第二个主要工作是提出了一个新颖的关系判定模型Pathway-RDM(Pathway Relationship Determination Model),来提取Pathway中基因间的关系。由于在关系的判定中,空间信息是非常重要的,因此关系判定模型引入同时考虑通道注意力和空间注意力的卷积模块CBAM,以更好地捕获基因在Pathway中的空间信息。关系判定模型中,CBAM模块首先处理来自CenterNet-CA模型的输出特征,并进一步通过卷积处理获得代表输入特征中各位置的嵌入向量,然后结合CenterNet-CA模型识别结果,堆叠对应实体的嵌入向量,最后将堆叠所得向量输入全连接网络完成关系的判定。最终实验结果验证了该模型的可行性。总结起来,本文主要做了两方面工作。首先在CenterNet模型的基础上,通过增加通道注意力机制,本文提出了一个针对Pathway图片实体识别的CenterNet-CA模型,并在训练过程中添加面积损失,进一步提高检测效果。在此基础之上,针对需要提取基因间的激活和抑制关系,本文提出了一种新颖的关系判定模型Pathway-RDM。本文的工作成果能够帮助相关领域学者快速获取生物通道相关信息,具有很好的现实意义。
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