論文の概要: Timing Is Everything: Finding the Optimal Fusion Points in Multimodal Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02467v1
• Date: Mon, 05 May 2025 08:53:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.60925
• Title: Timing Is Everything: Finding the Optimal Fusion Points in Multimodal Medical Imaging
• Title（参考訳）: マルチモーダル・メディカル・イメージングで最適な核融合点を見つける
• Authors: Valerio Guarrasi, Klara Mogensen, Sara Tassinari, Sara Qvarlander, Paolo Soda,
• Abstract要約: マルチモーダルディープラーニングは、MRIシーケンスなどの様々な画像モダリティを利用して、医療画像の診断精度を高める。 重要な課題は、これらのモダリティを個別に統合する最適なタイミングを決定し、融合モジュールを挿入すべきネットワーク層を特定することである。 本稿では,マルチモーダルネットワークの異なる層で逐次的に融合モジュールを活性化し,評価する逐次フォワード探索アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8224504196003954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multimodal deep learning harnesses diverse imaging modalities, such as MRI sequences, to enhance diagnostic accuracy in medical imaging. A key challenge is determining the optimal timing for integrating these modalities-specifically, identifying the network layers where fusion modules should be inserted. Current approaches often rely on manual tuning or exhaustive search, which are computationally expensive without any guarantee of converging to optimal results. We propose a sequential forward search algorithm that incrementally activates and evaluates candidate fusion modules at different layers of a multimodal network. At each step, the algorithm retrains from previously learned weights and compares validation loss to identify the best-performing configuration. This process systematically reduces the search space, enabling efficient identification of the optimal fusion timing without exhaustively testing all possible module placements. The approach is validated on two multimodal MRI datasets, each addressing different classification tasks. Our algorithm consistently identified configurations that outperformed unimodal baselines, late fusion, and a brute-force ensemble of all potential fusion placements. These architectures demonstrated superior accuracy, F-score, and specificity while maintaining competitive or improved AUC values. Furthermore, the sequential nature of the search significantly reduced computational overhead, making the optimization process more practical. By systematically determining the optimal timing to fuse imaging modalities, our method advances multimodal deep learning for medical imaging. It provides an efficient and robust framework for fusion optimization, paving the way for improved clinical decision-making and more adaptable, scalable architectures in medical AI applications.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルディープラーニングは、MRIシーケンスなどの様々な画像モダリティを利用して、医療画像の診断精度を高める。 重要な課題は、これらのモダリティを個別に統合する最適なタイミングを決定し、融合モジュールを挿入すべきネットワーク層を特定することである。 現在のアプローチは手動のチューニングや徹底的な探索に依存しており、最適な結果に収束することを保証することなく計算コストがかかる。 本稿では,マルチモーダルネットワークの異なる層で逐次的に融合モジュールを活性化し,評価する逐次フォワード探索アルゴリズムを提案する。 各ステップで、アルゴリズムは、以前に学習した重みから再トレーニングし、検証損失を比較し、最も優れた構成を特定する。 このプロセスは探索空間を体系的に低減し、全ての可能なモジュール配置を徹底的にテストすることなく、最適な融合タイミングの効率的な同定を可能にする。 このアプローチは2つのマルチモーダルMRIデータセットで検証され、それぞれが異なる分類タスクに対処する。 我々のアルゴリズムは、単調なベースライン、後期核融合、および全ての潜在的な核融合配置のブルートフォースアンサンブルよりも優れた構成を一貫して同定した。 これらのアーキテクチャは、競争力や改善されたAUC値を維持しながら、優れた精度、Fスコア、特異性を示した。 さらに、探索のシーケンシャルな性質は計算オーバーヘッドを大幅に減らし、最適化プロセスをより実用的なものにした。 画像モダリティを融合させる最適タイミングを体系的に決定することにより,医用画像のマルチモーダル深層学習を推し進める。 統合最適化のための効率的で堅牢なフレームワークを提供し、医療AIアプリケーションにおける臨床意思決定の改善と、より適応性が高くスケーラブルなアーキテクチャの道を開く。

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