論文の概要: Transformer-based interpretable multi-modal data fusion for skin lesion classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14505v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 11:45:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 16:13:11.506234
• Title: Transformer-based interpretable multi-modal data fusion for skin lesion classification
• Title（参考訳）: Transformer-based interpretable multi-modal data fusion による皮膚病変分類
• Authors: Theodor Cheslerean-Boghiu, Melia-Evelina Fleischmann, Theresa Willem, Tobias Lasser
• Abstract要約: 皮膚科における皮膚病変分類では、深層学習システムは、意思決定プロセスの透明性が限られているため、まだ初期段階にある。 本稿では, 皮膚疾患の診断を支援するため, トランスフォーマーアーキテクチャの注意機構を介し, 単一ステージ多モードデータ融合を提案する。 本手法は,画像リッチおよび患者データリッチ環境において,最先端のシングルモーダルかつマルチモーダルなDLアーキテクチャを克服する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A lot of deep learning (DL) research these days is mainly focused on improving on quantitative metrics regardless of other factors. In human centered applications, like skin lesion classification in dermatology, DL-driven clinical decision support systems are still in their infancy due to the limited transparency of their decision-making process. Moreover, the lack of procedures that can explain the behavior of trained DL algorithms leads to almost no trust from the clinical physicians. To diagnose skin lesions, dermatologists rely on both visual assessment of the disease and the data gathered from the anamnesis of the patient. Data-driven algorithms dealing with multi-modal data are limited by the separation of feature-level and decision-level fusion procedures required by convolutional architectures. To address this issue, we enable single-stage multi-modal data fusion via the attention mechanism of transformer-based architectures to aid in the diagnosis of skin diseases. Our method beats other state-of-the-art single- and multi-modal DL architectures in both image rich and patient-data rich environments. Additionally, the choice of the architecture enables native interpretability support for the classification task both in image and metadata domain with no additional modifications necessary.
• Abstract（参考訳）: 近年、多くのディープラーニング(dl)研究が、他の要因に関わらず定量的指標の改善に重点を置いている。 皮膚科における皮膚病変分類のようなヒト中心のアプリケーションでは、dl駆動の臨床決定支援システムは、意思決定プロセスの透明性が限られているため、まだ初期段階にある。 さらに、訓練されたDLアルゴリズムの動作を説明するための手順の欠如は、臨床医の信頼をほとんど得られない。 皮膚病変の診断には、皮膚科医は疾患の視覚的評価と患者の麻酔から収集されたデータの両方に依存している。 マルチモーダルデータを扱うデータ駆動アルゴリズムは、畳み込みアーキテクチャに必要な特徴レベルと決定レベルの融合手順の分離によって制限される。 この問題に対処するため,トランスフォーマーアーキテクチャのアテンション機構を介し,単一段階のマルチモーダルデータ融合を実現し,皮膚疾患の診断に役立てる。 本手法は,画像リッチおよび患者データリッチ環境において,最先端のシングルモーダルかつマルチモーダルなDLアーキテクチャを上回る。 さらに、アーキテクチャの選択により、イメージドメインとメタデータドメインの両方で、追加の修正を必要とせずに、分類タスクのネイティブ解釈サポートが可能になる。

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