論文の概要: Application of Multimodal Fusion Deep Learning Model in Disease Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18546v1
• Date: Wed, 22 May 2024 23:09:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 06:12:00.597612
• Title: Application of Multimodal Fusion Deep Learning Model in Disease Recognition
• Title（参考訳）: マルチモーダル核融合深層学習モデルの疾患認識への応用
• Authors: Xiaoyi Liu, Hongjie Qiu, Muqing Li, Zhou Yu, Yutian Yang, Yafeng Yan,
• Abstract要約: 本稿では,従来の単一モーダル認識手法の欠点を克服する,革新的なマルチモーダル融合深層学習手法を提案する。 特徴抽出段階では、画像ベース、時間的、構造化されたデータソースから高度な特徴を抽出するために最先端のディープラーニングモデルを適用する。 その結果, マルチモーダル融合モデルにおいて, 複数の評価指標にまたがる大きな利点が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.655086303102575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces an innovative multi-modal fusion deep learning approach to overcome the drawbacks of traditional single-modal recognition techniques. These drawbacks include incomplete information and limited diagnostic accuracy. During the feature extraction stage, cutting-edge deep learning models including convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), and transformers are applied to distill advanced features from image-based, temporal, and structured data sources. The fusion strategy component seeks to determine the optimal fusion mode tailored to the specific disease recognition task. In the experimental section, a comparison is made between the performance of the proposed multi-mode fusion model and existing single-mode recognition methods. The findings demonstrate significant advantages of the multimodal fusion model across multiple evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の単一モーダル認識手法の欠点を克服する,革新的なマルチモーダル融合深層学習手法を提案する。 これらの欠点には、不完全な情報と限られた診断精度が含まれる。 特徴抽出段階では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、トランスフォーマーなどの最先端のディープラーニングモデルを適用し、画像ベース、時間的、構造化されたデータソースから高度な特徴を抽出する。 融合戦略コンポーネントは、特定の疾患認識タスクに合わせて最適な融合モードを決定する。 実験では,提案した多モード融合モデルの性能と既存の単モード認識法との比較を行った。 その結果, マルチモーダル融合モデルにおいて, 複数の評価指標にまたがる大きな利点が示された。

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