論文の概要: Domain aware medical image classifier interpretation by counterfactual impact analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06312v2
• Date: Thu, 1 Oct 2020 16:55:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 23:25:24.901156
• Title: Domain aware medical image classifier interpretation by counterfactual impact analysis
• Title（参考訳）: 逆影響解析による領域認識型医用画像分類器の解釈
• Authors: Dimitrios Lenis, David Major, Maria Wimmer, Astrid Berg, Gert Sluiter, and Katja B\"uhler
• Abstract要約: ニューラルネットワークに基づく属性法を導入し、任意のトレーニングされた予測器に適用する。 提案手法は,局所的な画像摂動が予測者のスコアに与える影響を計測することにより,入力画像の正当領域を1つの前方通過で同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.512212190779389
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success of machine learning methods for computer vision tasks has driven a surge in computer assisted prediction for medicine and biology. Based on a data-driven relationship between input image and pathological classification, these predictors deliver unprecedented accuracy. Yet, the numerous approaches trying to explain the causality of this learned relationship have fallen short: time constraints, coarse, diffuse and at times misleading results, caused by the employment of heuristic techniques like Gaussian noise and blurring, have hindered their clinical adoption. In this work, we discuss and overcome these obstacles by introducing a neural-network based attribution method, applicable to any trained predictor. Our solution identifies salient regions of an input image in a single forward-pass by measuring the effect of local image-perturbations on a predictor's score. We replace heuristic techniques with a strong neighborhood conditioned inpainting approach, avoiding anatomically implausible, hence adversarial artifacts. We evaluate on public mammography data and compare against existing state-of-the-art methods. Furthermore, we exemplify the approach's generalizability by demonstrating results on chest X-rays. Our solution shows, both quantitatively and qualitatively, a significant reduction of localization ambiguity and clearer conveying results, without sacrificing time efficiency.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンタスクにおける機械学習手法の成功は、医学や生物学のコンピュータ支援予測の急増を促した。 入力画像と病理分類の間のデータ駆動型関係に基づき、これらの予測器は前例のない精度を提供する。 しかし、この学習された関係の因果関係を説明する多くのアプローチは、時間的制約、粗い、拡散、時には誤解を招く結果となり、ガウスノイズやぼやけなどのヒューリスティックなテクニックが採用され、臨床導入を妨げている。 そこで本研究では,ニューラルネットワークを用いた帰属法を導入することで,これらの障害を克服する。 提案手法は,局所的な画像摂動が予測値に与える影響を計測することにより,入力画像の正当領域を1つの前方通過で同定する。 我々は, 解剖学的に不明瞭であり, 敵の人工物を避けるために, 強い近傍条件の塗装アプローチでヒューリスティックな手法を置き換える。 マンモグラフィデータの評価を行い, 既存手法との比較を行った。 さらに,胸部X線での結果を示すことで,アプローチの一般化性を実証する。 本手法は, 時間効率を犠牲にすることなく, 定量的かつ定性的に, 局所化の曖昧さを著しく低減し, 伝達結果のクリア化を図っている。

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