論文の概要: MMLN: Leveraging Domain Knowledge for Multimodal Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04266v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 04:12:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-10 16:10:56.833265
• Title: MMLN: Leveraging Domain Knowledge for Multimodal Diagnosis
• Title（参考訳）: MMLN:マルチモーダル診断のためのドメイン知識の活用
• Authors: Haodi Zhang, Chenyu Xu, Peirou Liang, Ke Duan, Hao Ren, Weibin Cheng, Kaishun Wu
• Abstract要約: 肺疾患診断のための知識駆動型およびデータ駆動型フレームワークを提案する。 本研究は, 臨床医学ガイドラインに従って診断規則を定式化し, テキストデータから規則の重みを学習する。 テキストと画像データからなるマルチモーダル融合は、肺疾患の限界確率を推定するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.133715767542386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent studies show that deep learning models achieve good performance on medical imaging tasks such as diagnosis prediction. Among the models, multimodality has been an emerging trend, integrating different forms of data such as chest X-ray (CXR) images and electronic medical records (EMRs). However, most existing methods incorporate them in a model-free manner, which lacks theoretical support and ignores the intrinsic relations between different data sources. To address this problem, we propose a knowledge-driven and data-driven framework for lung disease diagnosis. By incorporating domain knowledge, machine learning models can reduce the dependence on labeled data and improve interpretability. We formulate diagnosis rules according to authoritative clinical medicine guidelines and learn the weights of rules from text data. Finally, a multimodal fusion consisting of text and image data is designed to infer the marginal probability of lung disease. We conduct experiments on a real-world dataset collected from a hospital. The results show that the proposed method outperforms the state-of-the-art multimodal baselines in terms of accuracy and interpretability.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、深層学習モデルが診断予測などの医用イメージングタスクにおいて良好な性能を発揮することが示されている。 モデルの中では、胸部X線(CXR)画像や電子カルテ(EMR)など、さまざまな形式のデータを統合するマルチモーダリティ(multimodality)が流行している。 しかし、既存のほとんどの手法は、理論的なサポートがなく、異なるデータソース間の本質的な関係を無視するモデルフリーな方法でそれらを組み込んでいる。 そこで本研究では,肺疾患診断のための知識駆動型およびデータ駆動型フレームワークを提案する。 ドメイン知識を組み込むことで、機械学習モデルはラベル付きデータへの依存を減らし、解釈性を向上させることができる。 本研究は, 臨床医学ガイドラインに従って診断規則を定式化し, テキストデータから規則の重みを学習する。 最後に、肺疾患の限界確率を推定するために、テキストと画像データからなるマルチモーダル融合を設計する。 病院から収集した実世界のデータセットについて実験を行う。 その結果,提案手法は精度と解釈可能性の観点から,最先端のマルチモーダルベースラインよりも優れていた。

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