論文の概要: DeFusion: An Effective Decoupling Fusion Network for Multi-Modal Pregnancy Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04353v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 08:51:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:56:31.443380
• Title: DeFusion: An Effective Decoupling Fusion Network for Multi-Modal Pregnancy Prediction
• Title（参考訳）: DeFusion: マルチモーダル妊娠予測に有効なデカップリング型核融合ネットワーク
• Authors: Xueqiang Ouyang, Jia Wei, Wenjie Huo, Xiaocong Wang, Rui Li, Jianlong Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,IVF-ET妊娠予測のためのマルチモーダル情報を統合するために,DeFusionと呼ばれるデカップリングフュージョンネットワークを提案する。 空間的時間的位置エンコーディングで時間的胚像を融合し、テーブル変換器を用いて受精率表インジケータ情報を抽出する。 実験により、我々のモデルは最先端の手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.35032402407274
• License:
• Abstract: Temporal embryo images and parental fertility table indicators are both valuable for pregnancy prediction in \textbf{in vitro fertilization embryo transfer} (IVF-ET). However, current machine learning models cannot make full use of the complementary information between the two modalities to improve pregnancy prediction performance. In this paper, we propose a Decoupling Fusion Network called DeFusion to effectively integrate the multi-modal information for IVF-ET pregnancy prediction. Specifically, we propose a decoupling fusion module that decouples the information from the different modalities into related and unrelated information, thereby achieving a more delicate fusion. And we fuse temporal embryo images with a spatial-temporal position encoding, and extract fertility table indicator information with a table transformer. To evaluate the effectiveness of our model, we use a new dataset including 4046 cases collected from Southern Medical University. The experiments show that our model outperforms state-of-the-art methods. Meanwhile, the performance on the eye disease prediction dataset reflects the model's good generalization. Our code and dataset are available at https://github.com/Ou-Young-1999/DFNet.
• Abstract（参考訳）: 経時的胚画像と母体肥厚表は妊娠予測に有用である。 しかし、現在の機械学習モデルでは、妊娠予測性能を向上させるために、2つのモード間の相補的な情報を十分に活用することはできない。 本稿では,IVF-ET妊娠予測のためのマルチモーダル情報を効果的に統合するためのデカップリング・フュージョン・ネットワークであるデフュージョンを提案する。 具体的には,異なるモダリティからの情報を関連のない情報に分離し,より繊細な融合を実現するデカップリング融合モジュールを提案する。 そして、時間的胚画像に空間的時間的位置エンコーディングを施し、テーブル変換器を用いて受精率表インジケータ情報を抽出する。 本モデルの有効性を評価するために,南医科大学から収集した4046症例を含む新たなデータセットを用いた。 実験の結果,我々のモデルは最先端の手法よりも優れていた。 一方、眼疾患予測データセットの性能は、モデルの優れた一般化を反映している。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/Ou-Young-1999/DFNet.comで公開されています。

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