Core Concepts
Flattened Outer Arithmetic Attention (FOAA) verbessert die multimodale Tumor-Klassifikation durch innovative Aufmerksamkeitsmechanismen.
Abstract
1. Einführung:
Multimodale Datenfusion im Gesundheitswesen
Herausforderungen bei der Fusion verschiedener Modalitäten
2. Methode:
Unimodale Klassifizierer und Basismodell
Flattened Outer Arithmetic Attention (FOAA) für multimodale Fusion
Selbst-Aufmerksamkeit und Kreuz-Aufmerksamkeit
3. Experimente und Ergebnisse:
Evaluation anhand von zwei öffentlichen Datensätzen: Hirntumor- und Brusttumor-Datensatz
Ablationsstudie zur Bewertung der FOAA-Leistung
Überlegenheit von FOAA gegenüber anderen Fusionstechniken
4. Schlussfolgerung:
FOAA als einfache und wiederverwendbare Methode für die Integration von Bild- und Nicht-Bilddaten
Überlegenheit von FOAA in der Tumor-Klassifikation
5. Danksagungen und Ethikstandards:
Unterstützung von Universität Jeddah und Saudi Arabia Cultural Bureau
Nutzung von Queen Mary's Andrena HPC Facility
Einhaltung ethischer Standards
6. Referenzen:
Verschiedene Studien zur multimodalen Datenfusion im Gesundheitswesen
Stats
"Wir zeigen, wie FOAA für Selbst-Aufmerksamkeit und Kreuz-Aufmerksamkeit implementiert werden kann."
"FOAA verwendet vier Arithmetikoperationen zur Vermischung von Merkmalen."
"FOAA erzielt überlegene Leistung in der Tumor-Klassifikation."
Quotes
"Wir argumentieren, dass eine Verbesserung der Aufmerksamkeitsscores es Klassifikatoren ermöglicht, die Wechselwirkungen zwischen mehreren Modalitäten voll auszunutzen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen."
"Unsere Arbeit ist inspiriert von [8], die äußere arithmetische Operationen verwenden, die direkt auf eingebetteten Merkmalen aus jeder Modalität angewendet werden."