Dynamic Multimodal Information Bottleneck for Multimodality Classification
作者: Yingying Fang, Shuang Wu, Sheng Zhang, Chaoyan Huang, Tieyong Zeng, Xiaodan Xing, Simon Walsh, Guang Yang
分类: eess.IV, cs.CV
发布日期: 2023-11-02 (更新: 2023-11-25)
备注: WACV 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出动态多模态信息瓶颈以解决临床数据冗余与噪声问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态融合 信息瓶颈 鲁棒性 医疗诊断 数据冗余 噪声处理 深度学习
📋 核心要点
- 现有多模态技术在临床应用中面临数据冗余和噪声问题，导致性能下降。
- 本文提出动态多模态信息瓶颈框架，通过过滤无关信息和噪声，保留任务相关信息。
- 实验结果显示，该方法在多个数据集上超越了现有最优方法，表现出更强的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
有效利用多模态数据（如图像、实验室测试和临床信息）在AI医疗诊断和预后任务中越来越受到关注。现有多模态技术主要通过增强不同模态的特征融合来提升性能，但在临床环境中，由于训练数据有限及冗余或噪声数据的存在，导致性能不佳。为此，本文提出了一种通用的动态多模态信息瓶颈框架，以实现稳健的特征融合表示。该框架通过信息瓶颈模块过滤无关信息和噪声，并引入充分性损失以保留任务相关信息。实验结果表明，该方法在COVID-19死亡率预测及生物医学诊断任务中均超越了现有最优方法，并在大规模噪声通道下保持了性能稳定。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有多模态技术在临床环境中因数据冗余和噪声导致的性能下降问题。现有方法往往未能有效处理这些挑战，导致模型在真实应用中的表现不佳。
核心思路：提出动态多模态信息瓶颈框架，旨在通过信息瓶颈模块过滤掉无关信息和噪声，同时引入充分性损失以确保任务相关信息的保留，从而实现稳健的特征表示。
技术框架：整体架构包括信息瓶颈模块和充分性损失模块。信息瓶颈模块负责特征的过滤和提取，而充分性损失模块则确保在特征提取过程中不丢失重要的任务相关信息。
关键创新：最重要的创新在于引入动态信息瓶颈和充分性损失的结合，使得模型在处理冗余和噪声数据时表现出更强的鲁棒性。这一设计与传统的特征融合方法有本质区别。
关键设计：在模型设计中，充分性损失的计算方式和信息瓶颈的具体实现是关键技术细节。此外，网络结构的选择和参数设置也经过精心调整，以确保模型的最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，本文提出的方法在COVID-19死亡率预测任务中显著超越了现有最优方法，且在处理大规模噪声通道时，模型性能保持稳定。具体而言，在多个数据集上，模型的准确率提升幅度达到XX%，展示了其在临床应用中的实际价值。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在医疗诊断、疾病预后和临床决策支持等领域。通过提高多模态数据的利用效率，能够为医生提供更准确的诊断依据，进而改善患者的治疗效果和预后。此外，该方法的鲁棒性使其在实际应用中更具可靠性，能够应对复杂的临床数据环境。
📄 摘要（原文）
Effectively leveraging multimodal data such as various images, laboratory tests and clinical information is gaining traction in a variety of AI-based medical diagnosis and prognosis tasks. Most existing multi-modal techniques only focus on enhancing their performance by leveraging the differences or shared features from various modalities and fusing feature across different modalities. These approaches are generally not optimal for clinical settings, which pose the additional challenges of limited training data, as well as being rife with redundant data or noisy modality channels, leading to subpar performance. To address this gap, we study the robustness of existing methods to data redundancy and noise and propose a generalized dynamic multimodal information bottleneck framework for attaining a robust fused feature representation. Specifically, our information bottleneck module serves to filter out the task-irrelevant information and noises in the fused feature, and we further introduce a sufficiency loss to prevent dropping of task-relevant information, thus explicitly preserving the sufficiency of prediction information in the distilled feature. We validate our model on an in-house and a public COVID19 dataset for mortality prediction as well as two public biomedical datasets for diagnostic tasks. Extensive experiments show that our method surpasses the state-of-the-art and is significantly more robust, being the only method to remain performance when large-scale noisy channels exist. Our code is publicly available at https://github.com/ayanglab/DMIB.