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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
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- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 449 - 453 (5page)
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Multimodal refers to the combination or integration of data from multiple sources or modalities. Multimodal data integration involves merging diverse sources, such as imaging, clinical, and genetic data, to obtain a more comprehensive view of patient health. This process, facilitated by deep learning-based fusion strategies, has significantly transformed disease diagnosis. By amalgamating various data types it enables a comprehensive understanding of patient health, leading to improved decision-making and diagnostic precision. This paper offers an overview of multimodal data integration techniques and their role in disease diagnosis. We examine recent applications of multimodal data integration, emphasizing fusion types across modalities, and discuss future directions.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Methods
Ⅲ. Use-cases and existing applications in Disease Diagnosis
Ⅳ. Future work and Conclusion
REFERENCES
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