論文の概要: Multi-objective optimization determines when, which and how to fuse deep networks: an application to predict COVID-19 outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03772v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 23:07:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-11 13:36:21.925996
• Title: Multi-objective optimization determines when, which and how to fuse deep networks: an application to predict COVID-19 outcomes
• Title（参考訳）: 多目的最適化は、いつ、いつ、どのように深層ネットワークを融合するかを決定する:COVID-19の結果を予測するアプリケーション
• Authors: Valerio Guarrasi and Paolo Soda
• Abstract要約: マルチモーダル・エンド・ツー・エンドモデルのセットアップを最適化する新しい手法を提案する。 我々はAIforCOVIDデータセット上でテストを行い、最先端の結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8351254916713304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic has caused millions of cases and deaths and the AI-related scientific community, after being involved with detecting COVID-19 signs in medical images, has been now directing the efforts towards the development of methods that can predict the progression of the disease. This task is multimodal by its very nature and, recently, baseline results achieved on the publicly available AIforCOVID dataset have shown that chest X-ray scans and clinical information are useful to identify patients at risk of severe outcomes. While deep learning has shown superior performance in several medical fields, in most of the cases it considers unimodal data only. In this respect, when, which and how to fuse the different modalities is an open challenge in multimodal deep learning. To cope with these three questions here we present a novel approach optimizing the setup of a multimodal end-to-end model. It exploits Pareto multi-objective optimization working with a performance metric and the diversity score of multiple candidate unimodal neural networks to be fused. We test our method on the AIforCOVID dataset, attaining state-of-the-art results, not only outperforming the baseline performance but also being robust to external validation. Moreover, exploiting XAI algorithms we figure out a hierarchy among the modalities and we extract the features' intra-modality importance, enriching the trust on the predictions made by the model.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは何百万もの患者や死を引き起こしており、医療画像に新型コロナウイルスの兆候が検出された後、AI関連の科学コミュニティは、病気の進行を予測できる方法の開発に向けた取り組みを指示している。 この課題は、その性質上マルチモーダルであり、近年のAIforCOVIDデータセットのベースライン結果は、胸部X線スキャンと臨床情報は、重篤な結果のリスクのある患者を特定するのに有用であることを示している。 深層学習はいくつかの医学分野において優れた成績を示したが、ほとんどの場合、単調なデータのみを考慮する。 この点において、どのようにして異なるモダリティを融合させるかは、マルチモーダルディープラーニングにおけるオープンチャレンジである。 これら3つの問題に対処するために、マルチモーダルなエンドツーエンドモデルのセットアップを最適化する新しいアプローチを提案する。 paretoのマルチ目的最適化を利用して、パフォーマンスメトリックと複数の候補ユニモーダルニューラルネットワークの多様性スコアを融合させる。 我々はAIforCOVIDデータセット上でテストを行い、最先端の結果が得られ、ベースラインのパフォーマンスを上回るだけでなく、外部の検証にも堅牢である。 さらに,xaiアルゴリズムの活用により,モダリティ間の階層構造が把握され,モダリティ内の重要性が抽出され,モデルによる予測に対する信頼度が高まる。

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