論文の概要: HyperFusion: A Hypernetwork Approach to Multimodal Integration of Tabular and Medical Imaging Data for Predictive Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13319v1
- Date: Wed, 20 Mar 2024 05:50:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 17:58:10.462888
- Title: HyperFusion: A Hypernetwork Approach to Multimodal Integration of Tabular and Medical Imaging Data for Predictive Modeling
- Title（参考訳）: HyperFusion: 予測モデリングのためのタブラリおよび医用画像データのマルチモーダル統合のためのハイパーネットワークアプローチ
- Authors: Daniel Duenias, Brennan Nichyporuk, Tal Arbel, Tammy Riklin Raviv,
- Abstract要約: EHRの値と測定値に画像処理を条件付け,臨床画像と表層データを融合させるハイパーネットワークに基づく新しいフレームワークを提案する。
我々は, 単一モダリティモデルと最先端MRI-タブラルデータ融合法の両方に優れることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.44283662576491
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The integration of diverse clinical modalities such as medical imaging and the tabular data obtained by the patients' Electronic Health Records (EHRs) is a crucial aspect of modern healthcare. The integrative analysis of multiple sources can provide a comprehensive understanding of a patient's condition and can enhance diagnoses and treatment decisions. Deep Neural Networks (DNNs) consistently showcase outstanding performance in a wide range of multimodal tasks in the medical domain. However, the complex endeavor of effectively merging medical imaging with clinical, demographic and genetic information represented as numerical tabular data remains a highly active and ongoing research pursuit. We present a novel framework based on hypernetworks to fuse clinical imaging and tabular data by conditioning the image processing on the EHR's values and measurements. This approach aims to leverage the complementary information present in these modalities to enhance the accuracy of various medical applications. We demonstrate the strength and the generality of our method on two different brain Magnetic Resonance Imaging (MRI) analysis tasks, namely, brain age prediction conditioned by subject's sex, and multiclass Alzheimer's Disease (AD) classification conditioned by tabular data. We show that our framework outperforms both single-modality models and state-of-the-art MRI-tabular data fusion methods. The code, enclosed to this manuscript will be made publicly available.
- Abstract（参考訳）: 医療画像や患者の電子健康記録(EHR)から得られた表型データなどの多様な臨床モダリティの統合は、現代医療の重要な側面である。
複数のソースの統合分析は、患者の状態を包括的に理解し、診断と治療の決定を強化することができる。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、医療領域における幅広いマルチモーダルタスクにおいて、一貫して優れたパフォーマンスを示す。
しかし、医療画像と臨床、人口統計、遺伝情報を数値表データとして効果的に融合する複雑な取り組みは、非常に活発で進行中の研究の追求である。
EHRの値と測定値に画像処理を条件付け,臨床画像と表層データを融合させるハイパーネットワークに基づく新しいフレームワークを提案する。
このアプローチは、これらのモダリティに存在する相補的な情報を活用し、様々な医療応用の精度を高めることを目的としている。
本研究では,2種類の脳磁気共鳴イメージング(MRI)解析課題,すなわち,被検者の性別による脳年齢予測,および表層データによる多クラスアルツハイマー病(AD)分類における本手法の強さと汎用性を実証した。
我々は, 単一モダリティモデルと最先端MRI-タブラルデータ融合法の両方に優れることを示す。
この写本に収められたコードは公開されます。
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