Core Concepts
다중 모달 접근 방식을 통해 파킨슨병 분류를 위한 대조적 교차-뷰 그래프 퓨전 방법 소개
Abstract
파킨슨병에 대한 깊은 학습 모델의 성공적인 적용
그래프 표현 학습을 통한 다중 모달 분류 성능 향상
대조적 손실 기반 퓨전 방법을 활용한 교차-뷰 학습
다중 모달 접근 방식의 정확도와 AUC 성능 평가
이미지와 비이미지 데이터의 효과적인 통합으로 예측 능력 향상
Stats
우리의 그래프-뷰 다중 모달 접근 방식은 5-fold 교차 검증에서 91%의 정확도와 92.8%의 AUC를 달성했습니다.
Quotes
"우리의 연구 결과는 CNN에 기반한 모델이 이미지 특징을 해석하는 데 일부 제한이 있을 수 있지만, 비이미지 데이터의 통합과 대조적 손실 학습의 적용을 통해 모델의 전반적인 성능과 예측 능력을 크게 향상시켰다."