論文の概要: STORM: Strategic Orchestration of Modalities for Rare Event Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02805v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 20:17:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:08:34.840423
• Title: STORM: Strategic Orchestration of Modalities for Rare Event Classification
• Title（参考訳）: STORM: 希少なイベント分類のためのモダリティの戦略的オーケストレーション
• Authors: Payal Kamboj, Ayan Banerjee, Sandeep K. S. Gupta,
• Abstract要約: 希少事象に対するモダリティ選択問題を解くために,エントロピーに基づくアルゴリズムを提案する。 モダリティの有用なサブセットを選択することで、私たちのアプローチはより効率的なAI駆動バイオメディカル分析の道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.691753509745111
• License:
• Abstract: In domains such as biomedical, expert insights are crucial for selecting the most informative modalities for artificial intelligence (AI) methodologies. However, using all available modalities poses challenges, particularly in determining the impact of each modality on performance and optimizing their combinations for accurate classification. Traditional approaches resort to manual trial and error methods, lacking systematic frameworks for discerning the most relevant modalities. Moreover, although multi-modal learning enables the integration of information from diverse sources, utilizing all available modalities is often impractical and unnecessary. To address this, we introduce an entropy-based algorithm STORM to solve the modality selection problem for rare event. This algorithm systematically evaluates the information content of individual modalities and their combinations, identifying the most discriminative features essential for rare class classification tasks. Through seizure onset zone detection case study, we demonstrate the efficacy of our algorithm in enhancing classification performance. By selecting useful subset of modalities, our approach paves the way for more efficient AI-driven biomedical analyses, thereby advancing disease diagnosis in clinical settings.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカルのような分野において、専門家の洞察は人工知能(AI)方法論の最も情報に富むモダリティを選択するのに不可欠である。 しかしながら、利用可能なすべてのモダリティの使用は、特に各モダリティがパフォーマンスに与える影響を判断し、それらの組み合わせを正確な分類に最適化する上で、課題となる。 従来の手法は手動の試行錯誤法に頼っており、最も関連するモダリティを識別するための体系的な枠組みが欠如している。 さらに、マルチモーダル学習は様々な情報源からの情報の統合を可能にするが、利用可能なすべてのモダリティを活用することは、しばしば非現実的で不要である。 そこで我々は,レアイベントのモダリティ選択問題を解決するために,エントロピーに基づくアルゴリズムSTORMを導入する。 このアルゴリズムは,個別のモダリティの情報内容とその組み合わせを体系的に評価し,希少なクラス分類タスクに欠かせない最も識別性の高い特徴を特定する。 本稿では,アセプションオンセットゾーン検出ケーススタディを通じて,分類性能向上のためのアルゴリズムの有効性を実証する。 提案手法は, モダリティの有用なサブセットを選択することにより, より効率的なAI駆動型バイオメディカル分析の道を開いた。

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