論文の概要: Multi-modal Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03385v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 00:36:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 16:35:20.204576
• Title: Multi-modal Deep Learning
• Title（参考訳）: マルチモーダル深層学習
• Authors: Chen Yuhua
• Abstract要約: この研究は、CCT(Compact Convolutional Transformer)、Patch Up、そして革新的なCamCenterLoss技術を通じて臨床データ処理を洗練する。 提案手法は,Guo JingYuan の ResNet や StageNet のアプローチと比較して,予測精度の向上と重篤度の向上を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This article investigates deep learning methodologies for single-modality clinical data analysis, as a crucial precursor to multi-modal medical research. Building on Guo JingYuan's work, the study refines clinical data processing through Compact Convolutional Transformer (CCT), Patch Up, and the innovative CamCenterLoss technique, establishing a foundation for future multimodal investigations. The proposed methodology demonstrates improved prediction accuracy and at tentiveness to critically ill patients compared to Guo JingYuan's ResNet and StageNet approaches. Novelty that using image-pretrained vision transformer backbone to perform transfer learning time-series clinical data.The study highlights the potential of CCT, Patch Up, and novel CamCenterLoss in processing single modality clinical data within deep learning frameworks, paving the way for future multimodal medical research and promoting precision and personalized healthcare
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多変量医療研究の先駆けとして,単変量臨床データ分析のための深層学習手法について検討する。 Guo JingYuanの研究に基づいて、この研究は、CCT(Compact Convolutional Transformer)、Patch Up、そして革新的なCamCenterLoss技術を通じて臨床データ処理を洗練し、将来のマルチモーダル調査の基礎を確立する。 提案手法は,Guo JingYuan の ResNet や StageNet のアプローチと比較して,予測精度の向上と重篤度の向上を実証する。 画像プリトレーニングされた視覚トランスフォーマーバックボーンを用いた経時的臨床データ転送の新規性について,本研究は,cct,パッチアップ,新しいcamcenterlossの可能性に着目し,ディープラーニングフレームワークにおける単一モダリティ臨床データを処理し,将来的なマルチモーダル医療研究への道を開くとともに,正確かつパーソナライズされた医療を促進する。

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