論文の概要: Exploring Multi-Modality Dynamics: Insights and Challenges in Multimodal Fusion for Biomedical Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00725v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 16:36:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:47:18.303677
• Title: Exploring Multi-Modality Dynamics: Insights and Challenges in Multimodal Fusion for Biomedical Tasks
• Title（参考訳）: マルチモーダル・ダイナミクスの探求:バイオメディカル・タスクにおけるマルチモーダル・フュージョンの展望と課題
• Authors: Laura Wenderoth,
• Abstract要約: MM動的アルゴリズムは,特徴レベルとモダリティレベルの情報性を統合し,動的フューズモダリティを適用して分類性能を向上させる。 特徴情報化は性能と説明性を向上するが,モダリティ情報化は大きな利点を与えず,性能劣化につながる可能性があることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper investigates the MM dynamics approach proposed by Han et al. (2022) for multi-modal fusion in biomedical classification tasks. The MM dynamics algorithm integrates feature-level and modality-level informativeness to dynamically fuse modalities for improved classification performance. However, our analysis reveals several limitations and challenges in replicating and extending the results of MM dynamics. We found that feature informativeness improves performance and explainability, while modality informativeness does not provide significant advantages and can lead to performance degradation. Based on these results, we have extended feature informativeness to image data, resulting in the development of Image MM dynamics. Although this approach showed promising qualitative results, it did not outperform baseline methods quantitatively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Han et al (2022) による生物医学的分類タスクにおけるマルチモーダル融合のためのMM動的アプローチについて検討する。 MM動的アルゴリズムは,特徴レベルとモダリティレベルの情報性を統合し,動的フューズモダリティを適用して分類性能を向上させる。 しかし,本研究では,MM力学の結果を複製・拡張する際のいくつかの限界と課題を明らかにした。 特徴情報化は性能と説明性を向上するが、モダリティ情報化は大きな優位性を提供しておらず、性能劣化につながる可能性がある。 これらの結果に基づき,画像データに対する特徴情報性を拡張した結果,画像MMダイナミクスが発達した。 このアプローチは有望な質的結果を示したが、基準線法を定量的に上回らなかった。

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