論文の概要: A Systematic Review of Intermediate Fusion in Multimodal Deep Learning for Biomedical Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02686v1
- Date: Fri, 2 Aug 2024 11:48:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 16:17:55.145284
- Title: A Systematic Review of Intermediate Fusion in Multimodal Deep Learning for Biomedical Applications
- Title（参考訳）: バイオメディカル応用のためのマルチモーダルディープラーニングにおける中間核融合の体系的検討
- Authors: Valerio Guarrasi, Fatih Aksu, Camillo Maria Caruso, Francesco Di Feola, Aurora Rofena, Filippo Ruffini, Paolo Soda,
- Abstract要約: 本研究は,生物医学的応用における現在の中間核融合法の解析と形式化を目的としている。
バイオメディカルドメインを超えて,これらの手法の理解と応用を高めるための構造的表記法を導入する。
我々の発見は、より高度で洞察に富んだマルチモーダルモデルの開発において、研究者、医療専門家、そしてより広範なディープラーニングコミュニティを支援することを目的としています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7831774233149619
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Deep learning has revolutionized biomedical research by providing sophisticated methods to handle complex, high-dimensional data. Multimodal deep learning (MDL) further enhances this capability by integrating diverse data types such as imaging, textual data, and genetic information, leading to more robust and accurate predictive models. In MDL, differently from early and late fusion methods, intermediate fusion stands out for its ability to effectively combine modality-specific features during the learning process. This systematic review aims to comprehensively analyze and formalize current intermediate fusion methods in biomedical applications. We investigate the techniques employed, the challenges faced, and potential future directions for advancing intermediate fusion methods. Additionally, we introduce a structured notation to enhance the understanding and application of these methods beyond the biomedical domain. Our findings are intended to support researchers, healthcare professionals, and the broader deep learning community in developing more sophisticated and insightful multimodal models. Through this review, we aim to provide a foundational framework for future research and practical applications in the dynamic field of MDL.
- Abstract（参考訳）: 深層学習は、複雑な高次元データを扱う洗練された方法を提供することによって、生物医学研究に革命をもたらした。
マルチモーダルディープラーニング(MDL)は、画像、テキストデータ、遺伝情報などの多様なデータタイプを統合することで、より堅牢で正確な予測モデルを実現することで、この機能をさらに強化する。
MDLでは、早期と後期の融合法とは異なり、中間核融合は学習過程においてモダリティ固有の特徴を効果的に組み合わせる能力において際立っている。
本システムレビューは, 生物医学応用における現在の中間核融合法を包括的に解析し, 定式化することを目的としている。
本研究では, 中間核融合法の発展に向けた技術, 課題, 今後の方向性について検討する。
さらに, バイオメディカルドメインを超えて, これらの手法の理解と応用を高めるための構造的表記法を導入する。
我々の発見は、より高度で洞察に富んだマルチモーダルモデルの開発において、研究者、医療専門家、そしてより広範なディープラーニングコミュニティを支援することを目的としています。
本稿では,MDLの動的分野における今後の研究および実用化のための基礎的枠組みを提案する。
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