Spatial-Frequency domain fusion and Gradient Modulation for Alzheimer’s Disease Diagnosis

Multimodal learning integrates data from different sensory modalities and plays a critical role in diagnosis of Alzheimer’s Disease. 

However, methodologically, the fusion of multimodal data often faces issues such as limited utilization of complementary information and modality imbalance. 

To address these problems, we propose a Spatial-Frequency domain fusion and Gradient Modulation Network (SFGM-Net) for multimodal Alzheimer’s Disease diagnosis, which consists of a Spatial-Frequency domain fusion (SFDF) module, and a Uncertainty-weighted Gradient Modulation (UwGM) module.

El aprendizaje multimodal integra datos de distintas modalidades sensoriales y desempeña un papel fundamental en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer.

Sin embargo, desde el punto de vista metodológico, la fusión de datos multimodales a menudo se enfrenta a problemas como la utilización limitada de información complementaria y el desequilibrio de las modalidades.

Para abordar estos problemas, proponemos una red de fusión de dominio espacio-frecuencia y modulación de gradiente (SFGM-Net) para el diagnóstico multimodal de la enfermedad de Alzheimer, que consta de un módulo de fusión de dominio espacio-frecuencia (SFDF) y un módulo de modulación de gradiente ponderado por la incertidumbre (UwGM).

L'apprentissage multimodal intègre des données provenant de différentes modalités sensorielles et joue un rôle essentiel dans le diagnostic de la maladie d'Alzheimer.

Cependant, d'un point de vue méthodologique, la fusion de données multimodales se heurte souvent à des problèmes tels que l'utilisation limitée d'informations complémentaires et le déséquilibre des modalités.

Pour résoudre ces problèmes, nous proposons un réseau de modulation de gradient et de fusion des domaines spatiaux et fréquentiels (SFGM-Net) pour le diagnostic multimodal de la maladie d'Alzheimer, qui se compose d'un module de fusion des domaines spatiaux et fréquentiels (SFDF) et d'un module de modulation de gradient pondérée par l'incertitude (UwGM).

L'apprendimento multimodale integra i dati provenienti da diverse modalità sensoriali e svolge un ruolo fondamentale nella diagnosi della malattia di Alzheimer.

Tuttavia, dal punto di vista metodologico, la fusione di dati multimodali si scontra spesso con problemi quali l'utilizzo limitato di informazioni complementari e lo squilibrio tra le modalità.

Per risolvere questi problemi, proponiamo una rete di fusione del dominio spazio-frequenza e modulazione del gradiente (SFGM-Net) per la diagnosi multimodale della malattia di Alzheimer, che consiste in un modulo di fusione del dominio spazio-frequenza (SFDF) e in un modulo di modulazione del gradiente ponderato con incertezza (UwGM).

O aprendizado multimodal integra dados de diferentes modalidades sensoriais e desempenha um papel fundamental no diagnóstico do Mal de Alzheimer.

No entanto, do ponto de vista metodológico, a fusão de dados multimodais geralmente enfrenta problemas como a utilização limitada de informações complementares e o desequilíbrio de modalidades.

Para resolver esses problemas, propomos uma fusão de domínio de frequência espacial e uma rede de modulação de gradiente (SFGM-Net) para o diagnóstico multimodal da doença de Alzheimer, que consiste em um módulo de fusão de domínio de frequência espacial (SFDF) e um módulo de modulação de gradiente ponderado por incerteza (UwGM).