Latent Space Explorer: Visual Analytics for Multimodal Latent Space Exploration

📄 arXiv: 2312.00857v1 📥 PDF

作者: Bum Chul Kwon, Samuel Friedman, Kai Xu, Steven A Lubitz, Anthony Philippakis, Puneet Batra, Patrick T Ellinor, Kenney Ng

分类: cs.LG, cs.AI, cs.HC, eess.SP

发布日期: 2023-12-01

备注: 7 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出Latent Space Explorer以解决多模态表示模型探索难题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 可视化分析 心血管健康 机器学习 数据解码 用户研究 医学应用

📋 核心要点

  1. 现有多模态表示模型的探索缺乏有效的可视化工具，导致医疗专家难以理解和验证模型的预测性能。
  2. Latent Space Explorer通过交互式可视化，帮助用户探索多模态数据的表示，定义子群体，并检验模型的准确性。
  3. 用户研究表明，Latent Space Explorer在支持医疗专家分析方面具有显著效果，并为未来的研究提供了新的方向。

📝 摘要（中文）

基于多模态训练数据构建的机器学习模型能够揭示单一模态数据无法获取的新见解。例如，心脏磁共振成像（MRI）和心电图（ECG）均能捕捉到有关心血管健康状态的重要信息。尽管多模态模型具有潜在的医疗应用，但医疗专家在没有可视化工具的情况下难以探索这些模型的表示。为此，本文开发了一种名为Latent Space Explorer的可视分析系统，提供交互式可视化，帮助用户探索多模态表示、定义感兴趣的子群体，并检验嵌入在下游预测任务中的准确性。用户研究表明，该系统能够有效支持医疗专家的分析工作，并为未来的发展提供了新方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决医疗专家在探索多模态表示模型时缺乏有效可视化工具的问题。现有方法使得专家难以理解模型的预测性能及其在不同子群体中的表现。

核心思路：Latent Space Explorer的核心思路是通过交互式可视化技术，使用户能够直观地探索多模态数据的表示，定义感兴趣的子群体，并进行数据解码和准确性检验。

技术框架：该系统的整体架构包括数据输入模块、可视化展示模块、交互式分析模块和结果评估模块。用户可以通过这些模块进行数据的选择、可视化和分析。

关键创新：Latent Space Explorer的创新之处在于其交互式可视化能力，使得医疗专家能够在多模态数据中进行灵活探索，显著提升了对模型的理解和应用。

关键设计：系统设计中采用了多种可视化技术，如降维算法和聚类分析，以支持用户对不同模态数据的交互式解码。同时，系统还集成了准确性评估工具，帮助用户检验模型在特定子群体中的表现。

📊 实验亮点

用户研究结果显示，Latent Space Explorer显著提升了医疗专家对多模态数据的分析能力。专家反馈表明，该系统在帮助理解模型预测性能方面具有重要价值，且能够有效支持不同子群体的分析需求。具体的性能提升数据尚未公开。

🎯 应用场景

Latent Space Explorer在医疗领域具有广泛的应用潜力，尤其是在心血管疾病的早期预测和诊断中。通过提供可视化工具，医疗专家能够更好地理解多模态数据，从而为患者提供更精准的医疗建议。此外，该系统的设计理念和技术框架也可扩展到其他医学领域的多模态数据分析中，推动相关研究的发展。

📄 摘要（原文）

Machine learning models built on training data with multiple modalities can reveal new insights that are not accessible through unimodal datasets. For example, cardiac magnetic resonance images (MRIs) and electrocardiograms (ECGs) are both known to capture useful information about subjects' cardiovascular health status. A multimodal machine learning model trained from large datasets can potentially predict the onset of heart-related diseases and provide novel medical insights about the cardiovascular system. Despite the potential benefits, it is difficult for medical experts to explore multimodal representation models without visual aids and to test the predictive performance of the models on various subpopulations. To address the challenges, we developed a visual analytics system called Latent Space Explorer. Latent Space Explorer provides interactive visualizations that enable users to explore the multimodal representation of subjects, define subgroups of interest, interactively decode data with different modalities with the selected subjects, and inspect the accuracy of the embedding in downstream prediction tasks. A user study was conducted with medical experts and their feedback provided useful insights into how Latent Space Explorer can help their analysis and possible new direction for further development in the medical domain.