論文の概要: Estimating Uncertainty and Interpretability in Deep Learning for
Coronavirus (COVID-19) Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10769v2
- Date: Fri, 27 Mar 2020 16:48:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-21 05:06:08.315648
- Title: Estimating Uncertainty and Interpretability in Deep Learning for
Coronavirus (COVID-19) Detection
- Title(参考訳): コロナウイルスの深層学習における不確実性と解釈可能性の推定
- Authors: Biraja Ghoshal, Allan Tucker
- Abstract要約: コンピュータベースの診断にどれだけの自信があるかを知ることは、臨床医にこの技術への信頼を得るのに不可欠である。
本稿では,減量重みに基づくベイズ畳み込みニューラルネットワーク(BCNN)を用いて,ディープラーニングソリューションにおける不確実性を推定する方法について検討する。
不確実性を認識したディープラーニングソリューションが利用できることで、臨床環境でのAI(Artificial Intelligence)の広範な採用が可能になると考えています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep Learning has achieved state of the art performance in medical imaging.
However, these methods for disease detection focus exclusively on improving the
accuracy of classification or predictions without quantifying uncertainty in a
decision. Knowing how much confidence there is in a computer-based medical
diagnosis is essential for gaining clinicians trust in the technology and
therefore improve treatment. Today, the 2019 Coronavirus (SARS-CoV-2)
infections are a major healthcare challenge around the world. Detecting
COVID-19 in X-ray images is crucial for diagnosis, assessment and treatment.
However, diagnostic uncertainty in the report is a challenging and yet
inevitable task for radiologist. In this paper, we investigate how drop-weights
based Bayesian Convolutional Neural Networks (BCNN) can estimate uncertainty in
Deep Learning solution to improve the diagnostic performance of the
human-machine team using publicly available COVID-19 chest X-ray dataset and
show that the uncertainty in prediction is highly correlates with accuracy of
prediction. We believe that the availability of uncertainty-aware deep learning
solution will enable a wider adoption of Artificial Intelligence (AI) in a
clinical setting.
- Abstract(参考訳): 深層学習は医用画像における芸術的パフォーマンスの状態を達成している。
しかし、これらの疾患検出方法は、決定の不確実性を定量化することなく、分類や予測の精度の向上にのみ焦点をあてている。
コンピュータベースの診断にどの程度の信頼性があるかを知ることは、臨床医がこの技術を信頼し、治療を改善するために不可欠である。
現在、2019年のコロナウイルス(SARS-CoV-2)感染は世界中で大きな医療課題となっている。
x線画像中の新型コロナウイルスの検出は診断、診断、治療に不可欠である。
しかし、この報告における診断の不確実性は、放射線医にとって困難でありながら必然的な課題である。
本稿では,bcnn (drop-weights based bayesian convolutional neural networks) が深層学習ソリューションにおける不確かさを推定し,一般公開されたcovid-19胸部x線データセットを用いて,人間-マシンチームの診断性能を向上させる方法について検討し,予測の不確実性が予測精度と高い相関性を示す。
不確実性を認識したディープラーニングソリューションが利用できることで、臨床環境でのAI(Artificial Intelligence)の広範な採用が可能になると考えています。
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