論文の概要: Rethinking Multimodality: Optimizing Multimodal Deep Learning for Biomedical Signal Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00963v1
• Date: Fri, 01 Aug 2025 14:12:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.648815
• Title: Rethinking Multimodality: Optimizing Multimodal Deep Learning for Biomedical Signal Classification
• Title（参考訳）: マルチモーダル性の再考:生体信号分類のためのマルチモーダル深層学習の最適化
• Authors: Timothy Oladunni, Alex Wong,
• Abstract要約: 本研究では,生体信号分類における多モード深層学習の新たな視点を提案する。 相補的特徴領域がモデルの性能に与える影響を系統的に分析する。 最適領域融合は、モダリティの数ではなく、それらの固有の相補性の質であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.811275732167591
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study proposes a novel perspective on multimodal deep learning for biomedical signal classification, systematically analyzing how complementary feature domains impact model performance. While fusing multiple domains often presumes enhanced accuracy, this work demonstrates that adding modalities can yield diminishing returns, as not all fusions are inherently advantageous. To validate this, five deep learning models were designed, developed, and rigorously evaluated: three unimodal (1D-CNN for time, 2D-CNN for time-frequency, and 1D-CNN-Transformer for frequency) and two multimodal (Hybrid 1, which fuses 1D-CNN and 2D-CNN; Hybrid 2, which combines 1D-CNN, 2D-CNN, and a Transformer). For ECG classification, bootstrapping and Bayesian inference revealed that Hybrid 1 consistently outperformed the 2D-CNN baseline across all metrics (p-values < 0.05, Bayesian probabilities > 0.90), confirming the synergistic complementarity of the time and time-frequency domains. Conversely, Hybrid 2's inclusion of the frequency domain offered no further improvement and sometimes a marginal decline, indicating representational redundancy; a phenomenon further substantiated by a targeted ablation study. This research redefines a fundamental principle of multimodal design in biomedical signal analysis. We demonstrate that optimal domain fusion isn't about the number of modalities, but the quality of their inherent complementarity. This paradigm-shifting concept moves beyond purely heuristic feature selection. Our novel theoretical contribution, "Complementary Feature Domains in Multimodal ECG Deep Learning," presents a mathematically quantifiable framework for identifying ideal domain combinations, demonstrating that optimal multimodal performance arises from the intrinsic information-theoretic complementarity among fused domains.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 相補的特徴領域がモデル性能に与える影響を系統的に解析し, 生体信号分類における多モード深層学習の新たな視点を提案する。 複数の領域を融合することは、しばしば精度の向上を仮定するが、この研究は、全ての融合が本質的に有利であるとは限らないため、モダリティを追加することで還元が減少することを示した。 これを検証するために、5つの深層学習モデル(時間用1D-CNN、時間用2D-CNN、周波数用1D-CNN-Transformer)と2つのマルチモーダル(Hybrid 1は1D-CNNと2D-CNNを融合しハイブリッド2は1D-CNNと2D-CNNとトランスフォーマーを組み合わせた)を設計、開発、厳格に評価した。 ECG分類では、ブートストラップとベイズ推定により、ハイブリッド1は全ての指標(p値 < 0.05, ベイズ確率 > 0.90)で連続的に2D-CNNベースラインを上回り、時間領域と時間周波数領域の相乗的相補性を確認した。 逆に、Hybrid 2の周波数領域への含浸は、さらなる改善を示さず、時には限界の低下を示さず、表現的冗長性を示し、標的アブレーション研究によりさらに裏付けられた現象である。 本研究は,生体信号解析におけるマルチモーダル設計の基本原理を再定義する。 最適領域融合は、モダリティの数ではなく、それらの固有の相補性の質であることを示す。 このパラダイムシフトの概念は、純粋にヒューリスティックな特徴選択を越えている。 提案する理論的寄与である"Complementary Feature Domains in Multimodal ECG Deep Learning"では,融合ドメイン間の固有情報-理論的相補性から最適なマルチモーダル性能が生じることを示す,理想的なドメインの組み合わせを特定する数学的に定量化可能なフレームワークを提案する。

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