06·01
8 min
多モーダル融合の全体像(Early / Late / Intermediate)
— 3 系統の融合戦略
いつ融合するかで設計と性能が変わる。各方式の長所・短所を整理。
// multimodal / overview
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// PART 06 / 16
MULTIMODAL
L3
多モーダル融合
差別化トピック。画像・表・時系列を組み合わせる多モーダル融合は、医療AIの最前線です。Early / Late / Intermediate Fusion から DAFT、HyperFusion、TranSOP まで、最新の融合手法を 7 本で体系化します。
- ARTICLES
- 7本
- EST_TIME
- 70min
- LEVEL
- L3
- UPDATED
- 2026.05.04
記事一覧
// 07 ARTICLES · ALL多モーダル融合の全体像(Early / Late / Intermediate)
06·02
7 min
単純連結とその限界
— concatenationだけでは足りない理由
Naive concat の落とし穴。表現空間の不整合とスケール感度。
// multimodal / concat-limits
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06·03
10 min
DAFT — 画像と表データの融合
— 表データで画像特徴を制御
Dynamic Affine Feature Map Transform。少データでも効くのが利点。
// multimodal / daft
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06·04
11 min
HyperFusion — Hypernetworkによる融合
— パラメータ生成で文脈適応
メタ学習的アプローチ。患者属性で動的に重みを生成する仕組み。
// multimodal / hyperfusion
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06·05
10 min
TranSOP — 脳卒中予後予測への応用
— マルチモーダル予後予測の実例
頭部 CT × 臨床データの融合で 90 日後 mRS を予測した近年の研究。
// multimodal / transop
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06·06
10 min
Cross-Attention / MMTM / TFN
— モダリティ間の相互作用
Attention 系・チャンネル系・テンソル系の代表融合手法を比較。
// multimodal / attention
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06·07
12 min
多モーダルFusionの設計原則と実装
— 選択フローと実装上の注意
問題設定からモジュール選びまでの実用フローと、実装上の落とし穴。
// multimodal / design
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