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Vers une généralisation universelle de la multimodalité médicale 3D via l'apprentissage d'une représentation invariante personnalisée
Created by
Haebom
Auteur
Zhaorui Tan, Xi Yang, Tan Pan, Tianyi Liu, Chen Jiang, Xin Guo, Qiufeng Wang, Anh Nguyen, Yuan Qi, Kaizhu Huang, Yuan Cheng
Contour
Cet article souligne que les différences entre les différentes modalités d'imagerie médicale et les différences entre individus (par exemple, la taille des organes, le métabolisme) rendent la généralisation difficile dans les tâches médicales multimodales. Les approches de généralisation multimodale existantes présentent la limite d'ignorer les différences individuelles et de se concentrer uniquement sur les caractéristiques anatomiques. Or, dans cet article, nous démontrons l'importance de la personnalisation pour la généralisation multimodale et proposons une méthode permettant d'approximer les représentations Xh invariantes entre les individus sur différentes modalités, en exploitant les contraintes individuelles et les connaissances biologiques a priori apprenables. Les résultats expérimentaux démontrent que la représentation Xh personnalisée proposée améliore significativement les performances de généralisation et de transfert dans diverses tâches médicales multimodales.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous démontrons que l’apprentissage de représentation personnalisé peut améliorer les performances de généralisation de l’analyse d’images médicales multimodales.
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Une nouvelle approche est présentée qui exploite les contraintes au niveau individuel et les connaissances biologiques antérieures.
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A démontré d’excellentes performances de généralisation et de transfert dans une variété de tâches médicales multimodales.
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Limitations:
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Manque d’analyse du coût de calcul et des besoins en données de formation de la méthode proposée.
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D’autres études sont nécessaires pour évaluer les performances de généralisation sur une gamme de maladies et de caractéristiques des patients.
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Une validation supplémentaire de la généralité et de l’applicabilité des connaissances biologiques antérieures proposées est nécessaire.
