論文の概要: CAMOS: Coupled Oscillatory State-Space Model for Multimodal Clinical Time-Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.39484v1
• Date: Wed, 30 Sep 2026 10:47:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:27.589541
• Title: CAMOS: Coupled Oscillatory State-Space Model for Multimodal Clinical Time-Series
• Title（参考訳）: CAMOS:マルチモーダル・クリニカル・タイムシリーズのための結合振動状態空間モデル
• Abstract要約: 経時的臨床コホートは不規則に採取され、広範に不完全である。 ADNIでは、CAMOSは、同一視認性ステージング、ランドマーク予測、縦方向予測において、未結合の振動状態空間モデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6471330810152984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Longitudinal clinical cohorts are multimodal, irregularly sampled and pervasively incomplete: in ADNI, positron emission tomography and cerebrospinal fluid assays are absent from roughly half of all visits. Linear state-space models handle irregular sampling gracefully but treat a missing modality by masking the input, leaving the transition operator untouched. We prove that this is a representational limitation: the latent state of any linear state-space layer whose transition operator does not depend on the availability pattern is an additive function of the availability indicators, so no such layer can represent an interaction between two modalities being jointly present or jointly absent. We propose CAMOS, which gives each modality a bank of second-order oscillators coupled through a matrix that sits inside the differential equation and is gated by availability, so the transition operator itself becomes a function of which measurements were taken. Coupling invalidates the analysis of uncoupled oscillatory models, and we restore it: a per-channel Gershgorin budget makes the effective stiffness positive definite uniformly over all $2^M$ availability patterns and all gaps, an energy argument charges amplification to availability transitions rather than sequence length, and a channel factorization preserves exact associative parallel scans. On ADNI, CAMOS outperforms uncoupled oscillatory state-space models and clinical fusion models on same-visit staging, landmark prediction and longitudinal forecasting, and under zero-shot transfer to OASIS-3 it is the only model that avoids collapse to the majority class.
• Abstract（参考訳）: 経時的臨床コホートは多変量、不規則なサンプル化、広範不完全であり、ADNIでは、ポジトロン断層撮影と脳脊髄液アッセイは、すべての訪問の約半数から欠落している。 線形状態空間モデルは不規則なサンプリングを優雅に処理するが、入力をマスキングすることで欠落したモダリティを扱う。 遷移作用素がアベイラビリティ・パターンに依存しない任意の線形状態空間層の潜在状態がアベイラビリティ・インジケータの付加関数であることを証明する。 そこで我々は,CAMOSを提案する。このCAMOSは,微分方程式の内側に位置し,可利用性に左右される行列を介して結合された二階発振器のバンクを各モードに与え,遷移演算子自体が測定を行う関数となる。 チャネルごとのゲルシュゴリン予算は、全ての2^M$アベイラビリティーパターンと全てのギャップに対して有効剛性を正に定式化し、エネルギ引数はシーケンス長ではなくアベイラビリティー遷移を増幅し、チャネル分解は正確な連想並列スキャンを保存する。 ADNIでは、CAMOSは未結合の振動状態空間モデルと、同じ視認的ステージング、ランドマーク予測、縦方向予測において臨床融合モデルより優れており、OASIS-3へのゼロショット転送では、多数派への崩壊を避ける唯一のモデルである。

関連論文リスト

• Transolver-$σ$: Joint Spectral-Physical Subspace Modeling for Neural PDE Solving [53.58729034895666]
  Transolver-$は、結合スペクトル-物理部分空間モデリングに基づくニューラルPDEソルバである。 平均的な相対誤差を33.4%減らし、各基準に対して最強の基準線を上回り、最先端を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-29T11:24:19Z)
• DeMTS: Denoising Trajectories as Multivariate Time Series for Hallucination Detection in Diffusion Language Models [59.414664850109155]
  拡散大言語モデル (D-LLM) はテキスト生成において有望なパラダイムとして登場してきた。 D-LLMは幻覚に弱いままであり、流動的な出力は事実的に誤った、またはサポートされていない内容を含む可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-24T06:45:43Z)
• Learning the Brain's Dynamics as a Port-Hamiltonian System: A GNN-Surrogate Metriplectic Twin for Non-Equilibrium Cortical Dynamics and Closed-Loop Neuromodulation [0.09229852843814058]
  我々は、ポート・ハミルトン系として、安静時および運動画像BCI条件で記録されたヒト運動野をモデル化した。 メトトレクティックな定式化は、安静大脳皮質を明示的な代謝ポートによって維持される非平衡定常状態に配置する。 生成しないモデル非依存の動的不変量に対してフリーランニングモデルをスコアリングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-11T18:44:54Z)
• Finite-size scaling of hetero-associative retrieval in continuous-signal-driven Ising spin systems [0.0]
  実世界の物理信号は連続かつ高次元であるが、連想記憶の統計力学は離散イジングスピンで動作する。 この分割を多層Isingフレームワークを通じてブリッジし、ジオメトリ保存された連続Isingエンコーダを結合する。 頭頂部脳波とEOG軸のマクロな睡眠状態を1つの雑音性前頭脳波キューから再構成し,クエンチされた生物学的障害の存在下での相互リコールを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-13T19:33:51Z)
• Transient entanglement generation in driven chiral networks beyond the secular approximation [0.040150524643488644]
  キラルな1次元チャネルを介して結合された2つの量子ノード間の過渡的絡み合いの発生について検討する。 発振器のみのボルンマルコフ記述では、連続駆動と初期基底状態が過渡収束を最大化できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-15T13:38:28Z)
• Non-perturbative CPMG scaling and qutrit-driven breakdown under compiled superconducting-qubit control: a single-qubit study [2.3774562616857717]
  超伝導量子ビットのデコヒーレンスは、マルチレベルダイナミクスと構造化環境騒音の相互作用から生じる。 3レベル超伝導トランスモンのCPMGスケーリングは、1つのキャリブレーション結果、2つの物理的発見と1つの構造的ヌルをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-31T10:07:25Z)
• MambaX: Image Super-Resolution with State Predictive Control [48.76194230142064]
  Mambaは、再構築プロセス全体を複数のノードによる状態シーケンスとして表現し、中間的介入を可能にする、有望なアプローチとして登場した。 我々は、連続するスペクトル帯域を潜在状態空間にマッピングする非線形状態予測制御モデル textbfMambaX を作成し、制御方程式の非線形状態パラメータを動的に学習することでSRタスクを一般化した。 本評価では, 単一像SRと多モード融合型SRの両タスクにおいて, 動的スペクトル状態表現モデルの優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-22T11:44:09Z)
• Departures: Distributional Transport for Single-Cell Perturbation Prediction with Neural Schrödinger Bridges [51.83259180910313]
  遺伝子機能解析における大きなボトルネックは、単細胞データの未成熟の性質である。 我々は、SB(Schrdinger Bridge)を近似して、単セル摂動データに対処する。 本モデルは,異種単一セル応答を効果的に捉え,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-17T08:27:13Z)
• Score-based Causal Representation Learning with Interventions [54.735484409244386]
  本稿では,潜在因果変数を間接的に観察する際の因果表現学習問題について検討する。 目的は、 (i) 未知の線形変換(スケーリングまで)を回復し、 (ii) 潜在変数の下の有向非巡回グラフ(DAG)を決定することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T18:39:48Z)
• Non-Gaussian superradiant transition via three-body ultrastrong coupling [62.997667081978825]
  3体結合を特徴とする量子光学ハミルトニアンのクラスを導入する。 提案手法は,検討されたモデルを実装した最先端技術に基づくサーキットQED方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-07T15:39:21Z)

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。