論文の概要: IMAN: An Adaptive Network for Robust NPC Mortality Prediction with Missing Modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18551v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 08:54:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:07.272200
• Title: IMAN: An Adaptive Network for Robust NPC Mortality Prediction with Missing Modalities
• Title（参考訳）: IMAN: モダリティを欠いたロバストなNPC死亡率予測のための適応型ネットワーク
• Authors: Yejing Huo, Guoheng Huang, Lianglun Cheng, Jianbin He, Xuhang Chen, Xiaochen Yuan, Guo Zhong, Chi-Man Pun,
• Abstract要約: 鼻咽喉頭癌(NPC)の予後予測は治療戦略の最適化と患者の予後改善に不可欠である。 従来の機械学習アプローチでは、不完全なデータに直面した場合、パフォーマンスが大幅に低下する。 IMAN: モダリティを欠いた堅牢なNPC死亡予測のための適応型ネットワークについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.05244404111041
• License:
• Abstract: Accurate prediction of mortality in nasopharyngeal carcinoma (NPC), a complex malignancy particularly challenging in advanced stages, is crucial for optimizing treatment strategies and improving patient outcomes. However, this predictive process is often compromised by the high-dimensional and heterogeneous nature of NPC-related data, coupled with the pervasive issue of incomplete multi-modal data, manifesting as missing radiological images or incomplete diagnostic reports. Traditional machine learning approaches suffer significant performance degradation when faced with such incomplete data, as they fail to effectively handle the high-dimensionality and intricate correlations across modalities. Even advanced multi-modal learning techniques like Transformers struggle to maintain robust performance in the presence of missing modalities, as they lack specialized mechanisms to adaptively integrate and align the diverse data types, while also capturing nuanced patterns and contextual relationships within the complex NPC data. To address these problem, we introduce IMAN: an adaptive network for robust NPC mortality prediction with missing modalities.
• Abstract（参考訳）: 鼻咽喉頭癌(NPC)の予後の正確な予測は, 進行期において特に困難であり, 治療戦略の最適化と治療成績の改善に不可欠である。 しかし、この予測過程は、NPC関連データの高次元的・不均一な性質と、不完全なマルチモーダルデータの広範的問題によってしばしば損なわれ、放射線画像の欠如や不完全な診断報告として現れる。 従来の機械学習アプローチは、モダリティ間の高次元および複雑な相関を効果的に扱えないため、そのような不完全なデータに直面した場合、大幅な性能劣化を被る。 Transformersのような先進的なマルチモーダル学習技術でさえ、複雑なNPCデータ内のニュアンスパターンやコンテキスト関係をキャプチャしながら、さまざまなデータタイプを適応的に統合、調整する特別なメカニズムが欠如しているため、モダリティの欠如の存在下で堅牢なパフォーマンスを維持するのに苦労している。 これらの問題に対処するために、IMAN - モダリティを欠いた堅牢なNPC死亡予測のための適応型ネットワークを導入する。

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