ADAPT : Une nouvelle approche pour les données multimodales en santé

Ces dernières années, les chercheurs se sont intéressés à la façon de combiner différents types de données dans le domaine médical. Cette combinaison implique souvent d'utiliser des images ou des vidéos avec d'autres infos de santé, comme des signaux biomédicaux ou des dossiers de patients. Mais il y a encore des défis à relever. Un gros problème, c'est de trouver comment équilibrer l'importance de chaque type de données, surtout quand il n'y en a pas beaucoup. Un autre souci, c'est de gérer les situations où certaines données manquent. Cet article présente un nouveau système appelé ADAPT, qui signifie Anchored Multimodal Physiological Transformer. Ce système vise à résoudre ces problèmes et à améliorer la détection des changements dans l'état physique des gens.

#L'Importance de Suivre les Changements Physiologiques

Surveiller comment les gens réagissent aux stimuli externes, comme le stress ou les forces physiques, est super important pour leur bien-être. Le stress peut venir de différents défis de la vie, affectant à la fois la santé mentale et physique. Par exemple, les pilotes subissent de fortes forces physiques en vol, ce qui peut affecter leur conscience. En plus, la somnolence au volant peut être dangereuse. Divers capteurs peuvent capturer ces changements physiologiques à travers des vidéos, des sons ou des signaux biomédicaux comme le rythme cardiaque. Cependant, pendant l'entraînement et les tests, certains de ces types de données peuvent manquer.

#Défis avec les Données manquantes

Gérer les données manquantes est un vrai défi dans l'apprentissage multimodal, surtout en imagerie médicale. Il y a plein de raisons pour lesquelles certains types de données peuvent ne pas être dispo, que ce soit par souci de confidentialité ou des difficultés à les rassembler. Plusieurs méthodes existantes ont essayé de s'attaquer à ce problème, mais elles ont souvent leurs limites. Certaines méthodes s'appuient trop sur les types de données disponibles, ce qui peut mener à de mauvaises performances quand des données cruciales manquent. D'autres approches peuvent ne pas bien fonctionner quand on essaie de combiner plus de deux types de données, et certaines exigent que tous les types de données aient les mêmes dimensions, rendant difficile la gestion de types différents.

#Présentation d'ADAPT

Pour relever ces défis, on vous présente ADAPT, un système conçu pour bien fonctionner même quand certains types de données manquent. ADAPT a deux principales parties. La première aligne tous les types de données sur une référence commune, appelée ancre. Cette ancre est le type de données qui fournit le plus d'infos. En alignant tous les autres types sur cette ancre, on peut créer une représentation combinée qui capture les infos pertinentes de toutes les sources.

La deuxième partie d'ADAPT est un modèle Transformateur qui relie ces représentations ensemble. Ce modèle peut gérer les données manquantes en se concentrant sur les types de données disponibles. Quand une entrée attendue n'est pas là, le modèle peut la masquer, ce qui lui permet quand même de fournir des infos utiles.

#Applications Réelles

ADAPT a été testé dans deux situations réelles : détecter le stress chez des participants déclenché par des événements spécifiques et surveiller des pilotes qui pourraient perdre connaissance en vol à cause des forces physiques qu'ils subissent. On a réalisé des tests approfondis avec deux ensembles de données différents pour ces applications.

#Méthodologie

#Aperçu des Ensembles de Données

1. StressID : Cet ensemble de données est utilisé pour identifier les niveaux de stress à travers des réponses physiologiques capturées via des électrocardiogrammes (ECG), la conductance de la peau, les schémas respiratoires, l'audio et des vidéos. L'ensemble de données inclut des séparations pour l'entraînement, la validation et le test.

2. Perte de Conscience (LOC) : Cet ensemble contient des données collectées lors de l'entraînement de personnel de vol. Il contient des vidéos et des données de capteurs biomédicaux, comme des enregistrements d'ECG et d'activité musculaire. Les données d'entraînement et de test sont séparées selon des identifiants uniques de participants.

#Gestion des Données Manquantes

Les deux ensembles de données contiennent des instances de données manquantes. Par exemple, l'ensemble StressID a environ 18 % des enregistrements vidéo et 46 % des enregistrements audio manquants. Dans l'ensemble LOC, les vidéos sont absentes dans 90 % des cas. Comprendre comment ADAPT gère ces modalités manquantes est crucial pour son efficacité.

#Métriques d'Évaluation

Pour évaluer la performance d'ADAPT, on utilise plusieurs métriques, y compris l'exactitude équilibrée, le score F1 pondéré, les taux de vrais positifs et les taux de vrais négatifs. Ces métriques aident à garantir qu'on peut évaluer la performance équitablement, surtout dans les scénarios où les résultats peuvent être déséquilibrés.

#Détails d'Implémentation

ADAPT fonctionne en deux grandes étapes. D'abord, le système aligne les différents types de données via une approche d'apprentissage contrastif, où le type d'ancre sert de référence. Ensuite, les caractéristiques combinées sont alimentées dans le transformateur, qui traite les données et prend en compte les entrées manquantes.

#Résultats

#Comparaison avec D'autres Méthodes

Dans nos tests, ADAPT a mieux performé que les méthodes existantes dans des scénarios où tous les types de données étaient disponibles. Pour l'ensemble de données StressID, ADAPT a montré une amélioration significative par rapport aux méthodes qui combinaient simplement des données unimodales, atteignant une meilleure exactitude dans l'identification des niveaux de stress. De même, pour l'ensemble LOC, même si les données vidéo sont cruciales dans la pratique, ADAPT a maintenu de bonnes performances malgré le manque d'entrées vidéo.

#Robustesse aux Modalités Manquantes

L'aptitude d'ADAPT à gérer les données manquantes est l'une de ses caractéristiques remarquables. En retirant un ou deux types de données des échantillons de test, on a constaté qu'ADAPT parvenait quand même à bien performer, soulignant sa flexibilité. Même quand les données vidéo et de champ visuel étaient absentes, ADAPT conservait des scores compétitifs, montrant sa force dans des applications réelles.

#Exploration des Composants d'ADAPT

#Impact de l'Ancrage

Une des découvertes clés de nos expériences est l'importance de la sélection de l'ancre. Utiliser la vidéo comme ancre a donné les meilleurs résultats, en particulier pour l'ensemble LOC. Quand d'autres types de données, comme l'audio, étaient utilisés comme ancres, les performances chutaient considérablement. Cela souligne l'importance de choisir le type de données le plus informatif comme ancre pour des résultats optimaux.

#Configuration des Caractéristiques et Fusion

On a aussi examiné comment la combinaison de différents types de données affecte les résultats. Comparé aux méthodes de fusion traditionnelles, la façon dont ADAPT incorpore les caractéristiques a conduit à des améliorations notables en termes d'exactitude. La conception d'ADAPT, qui intègre à la fois l'ancrage et une fusion efficace, renforce ses capacités dans diverses tâches.

#Conclusion

Cet article a présenté ADAPT, un nouveau cadre conçu pour travailler avec des données provenant de sources multiples, même en présence d'entrées manquantes. Grâce à des tests approfondis sur des tâches visant à détecter des changements physiologiques, ADAPT a montré son efficacité et sa robustesse. Les résultats suggèrent qu'ADAPT peut fournir des infos précieuses dans des scénarios réels, en particulier dans des domaines comme la santé et la sécurité.

En avançant, d'autres applications d'ADAPT à d'autres tâches médicales pourraient ouvrir la voie à de meilleurs systèmes de surveillance et de réponse. Les recherches futures pourraient explorer le perfectionnement du système et son implémentation dans divers cadres cliniques, améliorant notre manière d'évaluer et de comprendre les réponses physiologiques humaines.