論文の概要: What are You Looking at? Modality Contribution in Multimodal Medical Deep Learning Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01904v1
- Date: Fri, 28 Feb 2025 12:39:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 19:24:05.677539
- Title: What are You Looking at? Modality Contribution in Multimodal Medical Deep Learning Methods
- Title（参考訳）: 何を見ているのか? マルチモーダル医療深層学習におけるモダリティの貢献
- Authors: Christian Gapp, Elias Tappeiner, Martin Welk, Karl Fritscher, Elke Ruth Gizewski, Rainer Schubert,
- Abstract要約: 本稿では,モデルがタスクを果たすためのデータセットにおいて,各モダリティの重要性を測定する手法を提案する。
いくつかのネットワークは、一様崩壊の傾向にあるモダリティの選好を持ち、いくつかのデータセットはゼロから不均衡であることがわかった。
深層学習に基づくマルチモーダル研究における解釈可能性の分野において,本手法は重要な貢献をする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13194391758295113
- License:
- Abstract: Purpose High dimensional, multimodal data can nowadays be analyzed by huge deep neural networks with little effort. Several fusion methods for bringing together different modalities have been developed. Particularly, in the field of medicine with its presence of high dimensional multimodal patient data, multimodal models characterize the next step. However, what is yet very underexplored is how these models process the source information in detail. Methods To this end, we implemented an occlusion-based both model and performance agnostic modality contribution method that quantitatively measures the importance of each modality in the dataset for the model to fulfill its task. We applied our method to three different multimodal medical problems for experimental purposes. Results Herein we found that some networks have modality preferences that tend to unimodal collapses, while some datasets are imbalanced from the ground up. Moreover, we could determine a link between our metric and the performance of single modality trained nets. Conclusion The information gain through our metric holds remarkable potential to improve the development of multimodal models and the creation of datasets in the future. With our method we make a crucial contribution to the field of interpretability in deep learning based multimodal research and thereby notably push the integrability of multimodal AI into clinical practice. Our code is publicly available at https://github.com/ChristianGappGit/MC_MMD.
- Abstract（参考訳）: 目的 高次元マルチモーダルデータは、現在、ほとんど努力することなく、巨大なディープニューラルネットワークによって分析できる。
異なるモダリティをまとめるためのいくつかの融合法が開発されている。
特に、高次元マルチモーダル患者データが存在する医学分野では、マルチモーダルモデルは次のステップを特徴づける。
しかし、まだ解明されていないのは、これらのモデルがどのようにソース情報を詳細に処理するかである。
提案手法は,モデルがタスクを果たすためのデータセットにおける各モダリティの重要性を定量的に測定する,Occlusion-based both model と Performance agnostic modality contribute methodを実装した。
実験目的のために3つの異なるマルチモーダル医療問題に本手法を適用した。
その結果,いくつかのネットワークは一様崩壊の傾向にあるモダリティの選好を持ち,いくつかのデータセットはゼロから不均衡であることがわかった。
さらに,測定値と単一モード学習ネットの性能の関連性についても検討した。
結論 私たちの測定値による情報取得は、マルチモーダルモデルの開発と将来的なデータセット作成を改善するための顕著な可能性を秘めている。
本手法では,深層学習に基づくマルチモーダル研究における解釈可能性の分野に重要な貢献をし,多モーダルAIの可積分性を臨床実践に推し進める。
私たちのコードはhttps://github.com/ChristianGappGit/MC_MMD.comで公開されています。
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