論文の概要: HER2 Expression Prediction with Flexible Multi-Modal Inputs via Dynamic Bidirectional Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10006v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 07:57:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 15:10:45.097211
• Title: HER2 Expression Prediction with Flexible Multi-Modal Inputs via Dynamic Bidirectional Reconstruction
• Title（参考訳）: 動的双方向再構成による柔軟多モード入力によるHER2表現予測
• Authors: Jie Qin, Wei Yang, Yan Su, Yiran Zhu, Weizhen Li, Yunyue Pan, Chengchang Pan, Honggang Qi,
• Abstract要約: 本稿では,単一モードあるいは二重モードの入力を柔軟にサポートする適応的バイモーダル予測フレームワークを提案する。 設計はH&Eのみの精度を71.44%から94.25%に劇的に改善し、完全なデュアルモダリティ入力では95.09%、単一モダリティ条件では90.28%の信頼性を維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.739068829471297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In breast cancer HER2 assessment, clinical evaluation relies on combined H&E and IHC images, yet acquiring both modalities is often hindered by clinical constraints and cost. We propose an adaptive bimodal prediction framework that flexibly supports single- or dual-modality inputs through two core innovations: a dynamic branch selector activating modality completion or joint inference based on input availability, and a cross-modal GAN (CM-GAN) enabling feature-space reconstruction of missing modalities. This design dramatically improves H&E-only accuracy from 71.44% to 94.25%, achieves 95.09% with full dual-modality inputs, and maintains 90.28% reliability under single-modality conditions. The "dual-modality preferred, single-modality compatible" architecture delivers near-dual-modality accuracy without mandatory synchronized acquisition, offering a cost-effective solution for resource-limited regions and significantly improving HER2 assessment accessibility.
• Abstract（参考訳）: HER2の乳がん評価では、臨床評価はH&EとIHCの併用に頼っているが、どちらのモダリティも臨床上の制約とコストによって妨げられることが多い。 本稿では,2つのコアイノベーションを通じて,単一あるいは双モードの入力を柔軟に支援する適応型バイモーダル予測フレームワークを提案する。 この設計はH&Eのみの精度を71.44%から94.25%に劇的に改善し、完全なデュアルモダリティ入力で95.09%を獲得し、単一モダリティ条件下では90.28%の信頼性を維持している。 デュアルモダリティを優先し、単一モダリティ互換のアーキテクチャは、必須の同期取得なしにほぼ2つのモダリティの精度を提供し、リソース制限された領域に対するコスト効率の高いソリューションを提供し、HER2アセスメントアクセシビリティを著しく改善する。

関連論文リスト

• Optimization of bi-directional gated loop cell based on multi-head attention mechanism for SSD health state classification model [2.5670390559986442]
  本研究では,ストレージデバイスの健康分類の精度と安定性を高めるために,マルチヘッドアテンション機構を組み込んだハイブリッドBiGRU-MHAモデルを提案する。 実験結果から,本モデルではトレーニングセットが92.70%,テストセットが92.44%,最小性能差が0.26%であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-13T22:01:57Z)
• Boosting LLM Reasoning via Spontaneous Self-Correction [43.4980625253775]
  数学推論を改善するためのアプローチの1つは自己補正である。 既存の自己補正アプローチは、修正を独立したポストジェネレーションとして扱う。 本研究では,LLMが単一推論パスでインターリーブされた解と検証を生成できる自己補正手法であるSPOCを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-07T21:23:00Z)
• BiXFormer: A Robust Framework for Maximizing Modality Effectiveness in Multi-Modal Semantic Segmentation [55.486872677160015]
  マスクレベルの分類タスクとしてマルチモーダルなセマンティックセグメンテーションを再構成する。 統一モダリティマッチング(UMM)とクロスモダリティアライメント(CMA)を統合したBiXFormerを提案する。 合成および実世界のマルチモーダルベンチマーク実験により,本手法の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-04T08:04:58Z)
• Is Architectural Complexity Overrated? Competitive and Interpretable Knowledge Graph Completion with RelatE [6.959701672059059]
  RelatEは、エンティティとリレーションの二重表現を効率的に統合する、解釈可能でモジュラーな方法である。 標準ベンチマークにおいて、競争力や優れたパフォーマンスを達成する。 摂動実験では、MRRはTransEと比較して最大61%、RotatEと比較して最大19%減少し、ロバスト性が改善された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-25T04:36:52Z)
• SAMba-UNet: Synergizing SAM2 and Mamba in UNet with Heterogeneous Aggregation for Cardiac MRI Segmentation [6.451534509235736]
  本研究ではSAMba-UNetという,革新的なデュアルエンコーダアーキテクチャを提案する。 このフレームワークは、ビジョンファウンデーションモデルSAM2、状態空間モデルMamba、そして古典的UNetを統合することで、クロスモーダルな機能協調学習を実現する。 ACDC心MRIデータセットを用いた実験により,提案モデルがDice係数0.9103,HD95境界誤差1.0859mmを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-22T06:57:03Z)
• Decoupling Multi-Contrast Super-Resolution: Pairing Unpaired Synthesis with Implicit Representations [6.255537948555454]
  マルチコントラスト・スーパーリゾリューション技術は、低解像度のコントラストの品質を高めることができる。 既存のMCSRメソッドは、しばしば固定解像度の設定を前提としており、すべて大きな完全にペアのトレーニングデータセットを必要とする。 本稿では,ペア化トレーニングデータの必要性を排除し,任意のアップスケーリングをサポートするモジュール型マルチコントラスト超解法フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-09T07:48:52Z)
• ReCoM: Realistic Co-Speech Motion Generation with Recurrent Embedded Transformer [58.49950218437718]
  音声に同期した高忠実で一般化可能な人体動作を生成するための効率的なフレームワークであるReCoMを提案する。 Recurrent Embedded Transformer (RET)は、動的埋め込み正規化(DER)をViT(Vit)コアアーキテクチャに統合する。 モデルロバスト性を高めるため,ノイズ抵抗とクロスドメイン一般化の二重性を持つモデルに,提案したDER戦略を取り入れた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T16:39:40Z)
• Benchmarking Multi-modal Semantic Segmentation under Sensor Failures: Missing and Noisy Modality Robustness [61.87055159919641]
  マルチモーダルセマンティックセグメンテーション(MMSS)は、モーダル間で補完情報を統合することで、単一モーダルデータの制限に対処する。 顕著な進歩にもかかわらず、マルチモーダルデータ品質の変動と不確実性により、研究と実世界の展開の間に大きなギャップが持続する。 Intire-Missing Modality (EMM)、Random-Missing Modality (RMM)、Noisy Modality (NM)の3つのシナリオでMMSSモデルを評価する頑健性ベンチマークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T08:46:52Z)
• Towards Clinical Practice in CT-Based Pulmonary Disease Screening: An Efficient and Reliable Framework [16.98886836566185]
  クラスタベースサブサンプリング(CSS)法は,CTスライスをコンパクトかつ包括的に選択する。 ハイブリッド不確実性定量化(HUQ)メカニズムは、Aleatoric Uncertainty(AU)とEpistemic Uncertainty(EU)の両方を最小の計算オーバーヘッドで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T14:18:17Z)
• Hybrid-Segmentor: A Hybrid Approach to Automated Fine-Grained Crack Segmentation in Civil Infrastructure [52.2025114590481]
  エンコーダ・デコーダをベースとした手法であるHybrid-Segmentorを導入する。 これにより、モデルは、様々な種類の形状、表面、き裂の大きさを区別する一般化能力を向上させることができる。 提案モデルは,5つの測定基準(精度0.971,精度0.804,リコール0.744,F1スコア0.770,IoUスコア0.630)で既存ベンチマークモデルより優れ,最先端の状態を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T16:47:16Z)
• Enhancing Emotion Recognition in Incomplete Data: A Novel Cross-Modal Alignment, Reconstruction, and Refinement Framework [11.278202284982209]
  本稿では、CM-ARR(Cross-Modal Alignment, Reconstruction and Refinement)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、欠落したモダリティを扱うために、クロスモーダルアライメント、再構築、改善フェーズに従事します。 IEMOCAPおよびMSP-IMPROVデータセットの実験により、CM-ARRの欠落と完全モダリティの両方の条件下での優れた性能が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T06:44:42Z)
• Multi-modal MRI Translation via Evidential Regression and Distribution Calibration [29.56726531611307]
  本稿では,マルチモーダルMRI翻訳を分布校正を伴う多モーダルな明示的回帰問題として再構成する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,1) 異なるソースモードから不確かさを推定する明示的回帰モジュールと,2) ソースターゲットマッピングシフトに適応する分布校正機構とを具体化したものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T05:17:01Z)
• Expert-Token Resonance MoE: Bidirectional Routing with Efficiency Affinity-Driven Active Selection [16.062265609569003]
  Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャは、大規模言語モデル(LLM)のパラダイムシフトアプローチとして登場した。 本稿では,(1)軽量計算を用いた効率的なルーティング機構,(2)エキスパートとトークンの共振を利用した適応的双方向選択機構,(3)動的トークン分布解析に基づくエキスパートキャパシティの下位境界を決定するモジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T02:50:44Z)
• Joint Multimodal Transformer for Emotion Recognition in the Wild [49.735299182004404]
  マルチモーダル感情認識(MMER)システムは、通常、単調なシステムよりも優れている。 本稿では,キーベースのクロスアテンションと融合するために,ジョイントマルチモーダルトランス (JMT) を利用するMMER法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T17:23:38Z)
• Modality-Collaborative Transformer with Hybrid Feature Reconstruction for Robust Emotion Recognition [35.15390769958969]
  ハイブリッド特徴再構成(MCT-HFR)を用いた統一型モダリティ協調変換器を提案する。 MCT-HFRは、モダリティ内およびモダリティ間関係を同時に抽出し、動的にバランスをとる新しいアテンションベースのエンコーダで構成されている。 モデルトレーニング中、LFIは、完全特徴を監督信号として活用し、局所的欠落した特徴を回復する一方、GFAはペア完全表現と不完全表現のグローバルな意味的ギャップを減らすように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T01:59:23Z)
• Towards Calibrated Robust Fine-Tuning of Vision-Language Models [97.19901765814431]
  本研究は、視覚言語モデルにおいて、OOD精度と信頼性校正の両方を同時に改善する頑健な微調整法を提案する。 OOD分類とOOD校正誤差は2つのIDデータからなる共有上限を持つことを示す。 この知見に基づいて,最小の特異値を持つ制約付きマルチモーダルコントラスト損失を用いて微調整を行う新しいフレームワークを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T05:41:25Z)
• Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion [56.38386580040991]
  Consistency Trajectory Model (CTM) は Consistency Models (CM) の一般化である CTMは、対戦訓練とスコアマッチング損失を効果的に組み合わせることで、パフォーマンスを向上させる。 CMとは異なり、CTMのスコア関数へのアクセスは、確立された制御可能/条件生成メソッドの採用を合理化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T05:07:17Z)
• Exploiting modality-invariant feature for robust multimodal emotion recognition with missing modalities [76.08541852988536]
  我々は、欠落したモダリティ・イマジネーション・ネットワーク(IF-MMIN)に不変な特徴を用いることを提案する。 提案モデルは,不確実なモダリティ条件下で,すべてのベースラインを上回り,全体の感情認識性能を不変に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T12:16:25Z)
• Bi-Bimodal Modality Fusion for Correlation-Controlled Multimodal Sentiment Analysis [96.46952672172021]
  Bi-Bimodal Fusion Network (BBFN) は、2対のモダリティ表現で融合を行う新しいエンドツーエンドネットワークである。 モデルは、モダリティ間の既知の情報不均衡により、2つのバイモーダルペアを入力として取る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-28T23:33:42Z)
• Performance of Dual-Augmented Lagrangian Method and Common Spatial Patterns applied in classification of Motor-Imagery BCI [68.8204255655161]
  運動画像に基づく脳-コンピュータインタフェース(MI-BCI)は、神経リハビリテーションのための画期的な技術になる可能性がある。 使用する脳波信号のノイズの性質のため、信頼性の高いBCIシステムは特徴の最適化と抽出のために特別な手順を必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T20:50:13Z)
• Towards a Competitive End-to-End Speech Recognition for CHiME-6 Dinner Party Transcription [73.66530509749305]
  本稿では,難しい場合であっても,ハイブリッドベースラインに近い性能を示すエンドツーエンドアプローチについて論じる。 CTC-Attention と RNN-Transducer のアプローチと RNN と Transformer のアーキテクチャを比較し,解析する。 RNN-Transducerをベースとしたベストエンド・ツー・エンドモデルでは、ビームサーチの改善とともに、LF-MMI TDNN-F CHiME-6 Challengeのベースラインよりも品質が3.8%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-22T19:08:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。