ترجمه فارسی مقاله مروری سیستماتیک بر ادغام میانی در یادگیری عمیق چندوجهی برای کاربردهای زیست‌پزشکی

چکیده

Deep learning has revolutionized biomedical research by providing sophisticated methods to handle complex, high-dimensional data. Multimodal deep learning (MDL) further enhances this capability by integrating diverse data types such as imaging, textual data, and genetic information, leading to more robust and accurate predictive models. In MDL, differently from early and late fusion methods, intermediate fusion stands out for its ability to effectively combine modality-specific features during the learning process. This systematic review aims to comprehensively analyze and formalize current intermediate fusion methods in biomedical applications. We investigate the techniques employed, the challenges faced, and potential future directions for advancing intermediate fusion methods. Additionally, we introduce a structured notation to enhance the understanding and application of these methods beyond the biomedical domain. Our findings are intended to support researchers, healthcare professionals, and the broader deep learning community in developing more sophisticated and insightful multimodal models. Through this review, we aim to provide a foundational framework for future research and practical applications in the dynamic field of MDL.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

یادگیری عمیق با ارائه روشهای پیشرفته برای رسیدگی به داده های پیچیده و با ابعاد بالا ، تحقیقات زیست پزشکی را متحول کرده است.یادگیری عمیق چند حالته (MDL) با ادغام انواع داده های متنوع مانند تصویربرداری ، داده های متنی و اطلاعات ژنتیکی ، این توانایی را بیشتر می کند و منجر به مدل های پیش بینی کننده قوی تر و دقیق تر می شود.در MDL ، متفاوت از روشهای اولیه و اواخر فیوژن ، همجوشی میانی از توانایی خود در ترکیب مؤثر ویژگی های خاص روش در طی فرآیند یادگیری استفاده می کند.این بررسی سیستماتیک با هدف تجزیه و تحلیل جامع و رسمی روشهای فیوژن میانی فعلی در برنامه های زیست پزشکی انجام می شود.ما تکنیک های به کار رفته ، چالش های پیش روی و جهت های بالقوه آینده را برای پیشبرد روشهای همجوشی میانی بررسی می کنیم.علاوه بر این ، ما یک نماد ساختاری را برای تقویت درک و کاربرد این روشها فراتر از حوزه زیست پزشکی معرفی می کنیم.یافته های ما در نظر گرفته شده است تا از محققان ، متخصصان مراقبت های بهداشتی و جامعه یادگیری عمیق گسترده تر در توسعه مدلهای چندرسانه ای پیشرفته تر و بینش تر پشتیبانی کند.از طریق این بررسی ، ما هدف ما فراهم کردن یک چارچوب اساسی برای تحقیقات آینده و کاربردهای عملی در زمینه پویا MDL است.