論文の概要: ExplAIn: Explanatory Artificial Intelligence for Diabetic Retinopathy
Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05731v3
- Date: Thu, 22 Jul 2021 12:16:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-30 23:22:48.591461
- Title: ExplAIn: Explanatory Artificial Intelligence for Diabetic Retinopathy
Diagnosis
- Title（参考訳）: ExplAIn:糖尿病網膜症診断のための説明的人工知能
- Authors: Gwenol\'e Quellec, Hassan Al Hajj, Mathieu Lamard, Pierre-Henri Conze,
Pascale Massin, B\'eatrice Cochener
- Abstract要約: ブラックボックスAIと同等の性能に達するeXplanatory Artificial Intelligence(XAI)について述べる。
ExplAInと呼ばれるこのアルゴリズムは、画像の病変を分類し分類することを学ぶ。
この新しいフレームワークは、AIデプロイメントを容易にするために、高い分類性能と説明可能性を提供しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46137254657294535
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In recent years, Artificial Intelligence (AI) has proven its relevance for
medical decision support. However, the "black-box" nature of successful AI
algorithms still holds back their wide-spread deployment. In this paper, we
describe an eXplanatory Artificial Intelligence (XAI) that reaches the same
level of performance as black-box AI, for the task of classifying Diabetic
Retinopathy (DR) severity using Color Fundus Photography (CFP). This algorithm,
called ExplAIn, learns to segment and categorize lesions in images; the final
image-level classification directly derives from these multivariate lesion
segmentations. The novelty of this explanatory framework is that it is trained
from end to end, with image supervision only, just like black-box AI
algorithms: the concepts of lesions and lesion categories emerge by themselves.
For improved lesion localization, foreground/background separation is trained
through self-supervision, in such a way that occluding foreground pixels
transforms the input image into a healthy-looking image. The advantage of such
an architecture is that automatic diagnoses can be explained simply by an image
and/or a few sentences. ExplAIn is evaluated at the image level and at the
pixel level on various CFP image datasets. We expect this new framework, which
jointly offers high classification performance and explainability, to
facilitate AI deployment.
- Abstract（参考訳）: 近年、人工知能(ai)は医学的意思決定支援にその関連性を証明している。
しかしながら、成功したAIアルゴリズムの“ブラックボックス”という性質は、それでも広範に展開されている。
本稿では,糖尿病網膜症 (DR) の重症度をColor Fundus Photography (CFP) を用いて分類する作業において,ブラックボックスAIと同等の性能に達するeXplanatory Artificial Intelligence (XAI) について述べる。
explainと呼ばれるこのアルゴリズムは、画像内の病変を分割して分類することを学び、最終的な画像レベルの分類は、これらの多変量病変の区分から直接導出する。
この説明フレームワークの目新しさは、画像監視のみを備えたエンドツーエンドのトレーニングが、ブラックボックスのaiアルゴリズムと同じように行われることだ。
病変の局所化を改善するために、前景/背景分離を自己監督を通して訓練し、前景画素を排除して入力画像を健全な画像に変換する。
このようなアーキテクチャの利点は、自動診断が単に画像や数文で説明できることだ。
ExplAInは、様々なCFP画像データセット上で画像レベルおよび画素レベルで評価される。
新しいフレームワークは、aiの展開を容易にするために、高い分類性能と説明可能性を提供する。
関連論文リスト
- Coupling AI and Citizen Science in Creation of Enhanced Training Dataset for Medical Image Segmentation [3.7274206780843477]
我々は、AIとクラウドソーシングを組み合わせた堅牢で汎用的なフレームワークを導入し、医療画像データセットの品質と量を改善する。
当社のアプローチでは,多様なクラウドアノテータのグループによる医療画像のラベル付けを効率的に行うことができる,ユーザフレンドリーなオンラインプラットフォームを活用している。
我々は、生成AIモデルであるpix2pixGANを使用して、リアルな形態的特徴をキャプチャする合成画像を用いてトレーニングデータセットを拡張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-04T21:22:54Z) - A Sanity Check for AI-generated Image Detection [49.08585395873425]
本稿では,AIによる画像検出の課題が解決されたかどうかの検査を行う。
既存の手法の一般化を定量化するために,Chameleonデータセット上で,既製のAI生成画像検出器を9つ評価した。
複数の専門家が同時に視覚的アーチファクトやノイズパターンを抽出するAI生成画像検出装置(AID)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-27T17:59:49Z) - Adapting Visual-Language Models for Generalizable Anomaly Detection in Medical Images [68.42215385041114]
本稿では,CLIPモデルを用いた医用異常検出のための軽量な多レベル適応と比較フレームワークを提案する。
提案手法では,複数の残像アダプタを事前学習した視覚エンコーダに統合し,視覚的特徴の段階的向上を実現する。
医学的異常検出ベンチマーク実験により,本手法が現在の最先端モデルを大幅に上回っていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-19T09:28:19Z) - Latent Diffusion Models with Image-Derived Annotations for Enhanced
AI-Assisted Cancer Diagnosis in Histopathology [0.0]
本研究では,自動抽出画像特徴量から構造化テキストプロンプトを構成する手法を提案する。
画像由来の特徴は, 健康なラベルや癌ラベルに限らず, Fr'echet Inception Distance (FID) を178.8から90.2に改善した。
また、病理学者は合成画像の検出が困難であり、中央値の感度/特異度は0.15/0.55であることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-15T13:48:55Z) - Disruptive Autoencoders: Leveraging Low-level features for 3D Medical
Image Pre-training [51.16994853817024]
本研究は、3Dラジオグラフィ画像のための効果的な事前学習フレームワークの設計に焦点をあてる。
ローカルマスキングと低レベルの摂動の組み合わせによって生成された破壊から、オリジナルのイメージを再構築しようとする事前トレーニングフレームワークであるDisruptive Autoencodersを紹介する。
提案する事前トレーニングフレームワークは、複数のダウンストリームタスクでテストされ、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T17:59:42Z) - CIFAKE: Image Classification and Explainable Identification of
AI-Generated Synthetic Images [7.868449549351487]
本稿では,コンピュータビジョンによるAI生成画像の認識能力を高めることを提案する。
写真が本物かAIによって生成されるかに関して、バイナリ分類問題として存在する2つのデータセット。
本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて画像をリアルとフェイクの2つのカテゴリに分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-24T16:33:06Z) - Diagnosis of Paratuberculosis in Histopathological Images Based on
Explainable Artificial Intelligence and Deep Learning [0.0]
本研究では,Deep Learningアルゴリズムを用いて新しいオリジナルデータセットを探索し,勾配重み付きクラスアクティベーションマッピング(Grad-CAM)を用いて出力を可視化する。
意思決定プロセスと説明文の両方を検証し,出力の精度を検証した。
この研究結果は、病理学者が傍結核の診断に大いに役立っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-02T18:05:26Z) - FIBA: Frequency-Injection based Backdoor Attack in Medical Image
Analysis [82.2511780233828]
本稿では,様々な医療画像解析タスクにおいて,攻撃を行うことのできる新しい周波数注入型バックドアアタック法(FIBA)を提案する。
具体的には、FIBAは、両方の画像のスペクトル振幅を線形に組み合わせることで、トリガー画像の低周波情報を有毒画像に注入できる周波数領域のトリガー関数を利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-02T11:52:17Z) - Deep AUC Maximization for Medical Image Classification: Challenges and
Opportunities [60.079782224958414]
我々は、AUCによる新たな深層学習手法による機会と課題を提示し、議論する(別名、アンダーラインbfディープアンダーラインbfAUC分類)。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-01T15:31:32Z) - Robust Collaborative Learning of Patch-level and Image-level Annotations
for Diabetic Retinopathy Grading from Fundus Image [33.904136933213735]
DR重度評価のための,パッチレベルのアノテーションとイメージレベルのアノテーションを協調的に利用する,堅牢なフレームワークを提案する。
エンドツーエンドの最適化により、このフレームワークは微細な病変と画像レベルのグレード情報を双方向に交換することができる。
提案手法は,9年以上の経験を持つ最近の最先端のアルゴリズムと3人の臨床眼科医に比較して,優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-03T02:17:42Z) - Multi-label Thoracic Disease Image Classification with Cross-Attention
Networks [65.37531731899837]
胸部X線画像から胸部疾患を自動分類するためのCAN(Cross-Attention Networks)を提案する。
また,クロスエントロピー損失を超える新たな損失関数を設計し,クラス間の不均衡を克服する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-21T14:37:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。