論文の概要: Advancing Multimodal Data Fusion in Pain Recognition: A Strategy Leveraging Statistical Correlation and Human-Centered Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00320v2
- Date: Thu, 1 Aug 2024 09:07:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-02 14:14:35.347625
- Title: Advancing Multimodal Data Fusion in Pain Recognition: A Strategy Leveraging Statistical Correlation and Human-Centered Perspectives
- Title（参考訳）: 痛み認識におけるマルチモーダルデータ融合の促進:統計的相関と人間中心の視点を活用した戦略
- Authors: Xingrui Gu, Zhixuan Wang, Irisa Jin, Zekun Wu,
- Abstract要約: 本研究では、痛み行動認識のための新しいマルチモーダルデータ融合手法を提案する。
1)データ駆動型統計関連度重みを融合戦略に統合し,2)マルチモーダル表現学習に人間中心の運動特性を取り入れた。
本研究は,患者中心型医療介入を推進し,説明可能な臨床意思決定を支援するために重要な意味を持つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This research presents a novel multimodal data fusion methodology for pain behavior recognition, integrating statistical correlation analysis with human-centered insights. Our approach introduces two key innovations: 1) integrating data-driven statistical relevance weights into the fusion strategy to effectively utilize complementary information from heterogeneous modalities, and 2) incorporating human-centric movement characteristics into multimodal representation learning for detailed modeling of pain behaviors. Validated across various deep learning architectures, our method demonstrates superior performance and broad applicability. We propose a customizable framework that aligns each modality with a suitable classifier based on statistical significance, advancing personalized and effective multimodal fusion. Furthermore, our methodology provides explainable analysis of multimodal data, contributing to interpretable and explainable AI in healthcare. By highlighting the importance of data diversity and modality-specific representations, we enhance traditional fusion techniques and set new standards for recognizing complex pain behaviors. Our findings have significant implications for promoting patient-centered healthcare interventions and supporting explainable clinical decision-making.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、痛み行動認識のための新しいマルチモーダルデータ融合手法を提案し、統計的相関分析と人間中心の洞察を統合する。
このアプローチには2つの重要なイノベーションがあります。
1)データ駆動統計関連度重みを融合戦略に統合し、不均一なモーダルからの補完情報を効果的に活用し、
2) 痛み行動の詳細なモデリングのためのマルチモーダル表現学習に人中心運動特性を取り入れた。
様々なディープラーニングアーキテクチャにまたがって検証された本手法は,優れた性能と広い適用性を示す。
本稿では,各モダリティを統計的意義に基づく適切な分類器と整合させ,パーソナライズされた効果的なマルチモーダル融合を推し進める,カスタマイズ可能なフレームワークを提案する。
さらに、本手法は、医療における解釈可能な、説明可能なAIに寄与するマルチモーダルデータの説明可能な分析を提供する。
データ多様性とモダリティ固有の表現の重要性を強調することで、従来の融合技術を強化し、複雑な痛み行動を認識するための新しい標準を設定します。
本研究は,患者中心型医療介入を推進し,説明可能な臨床意思決定を支援するために重要な意味を持つ。
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