Advancing Multimodal Data Fusion in Pain Recognition: A Strategy Leveraging Statistical Correlation and Human-Centered Perspectives

要約

この研究は、統計的相関分析と人間中心の洞察を統合した、痛み行動認識のための新しいマルチモーダルデータ融合方法論を提示します。
私たちのアプローチでは、2 つの重要な革新が導入されています。1) データ駆動型の統計的関連性の重みを融合戦略に統合して、異種モダリティからの補完情報を効果的に利用すること、2) 人間中心の動作特性をマルチモーダル表現学習に組み込んで、痛みの行動を詳細にモデリングすることです。
さまざまな深層学習アーキテクチャで検証された私たちの手法は、優れたパフォーマンスと幅広い適用性を実証しています。
私たちは、統計的有意性に基づいて各モダリティを適切な分類子と調整し、パーソナライズされた効果的なマルチモーダル融合を推進する、カスタマイズ可能なフレームワークを提案します。
さらに、当社の方法論はマルチモーダルデータの説明可能な分析を提供し、医療における解釈可能かつ説明可能な AI に貢献します。
データの多様性とモダリティ固有の表現の重要性を強調することで、従来の融合技術を強化し、複雑な疼痛行動を認識するための新しい基準を設定します。
私たちの発見は、患者中心の医療介入を促進し、説明可能な臨床意思決定をサポートする上で重要な意味を持ちます。

要約(オリジナル)

This research presents a novel multimodal data fusion methodology for pain behavior recognition, integrating statistical correlation analysis with human-centered insights. Our approach introduces two key innovations: 1) integrating data-driven statistical relevance weights into the fusion strategy to effectively utilize complementary information from heterogeneous modalities, and 2) incorporating human-centric movement characteristics into multimodal representation learning for detailed modeling of pain behaviors. Validated across various deep learning architectures, our method demonstrates superior performance and broad applicability. We propose a customizable framework that aligns each modality with a suitable classifier based on statistical significance, advancing personalized and effective multimodal fusion. Furthermore, our methodology provides explainable analysis of multimodal data, contributing to interpretable and explainable AI in healthcare. By highlighting the importance of data diversity and modality-specific representations, we enhance traditional fusion techniques and set new standards for recognizing complex pain behaviors. Our findings have significant implications for promoting patient-centered healthcare interventions and supporting explainable clinical decision-making.

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