論文の概要: Improving Interpretability for Computer-aided Diagnosis tools on Whole Slide Imaging with Multiple Instance Learning and Gradient-based Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14001v1
• Date: Tue, 29 Sep 2020 13:39:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 05:43:35.244435
• Title: Improving Interpretability for Computer-aided Diagnosis tools on Whole Slide Imaging with Multiple Instance Learning and Gradient-based Explanations
• Title（参考訳）: マルチインスタンス学習とグラデーションに基づく説明を用いた全スライドイメージングにおけるコンピュータ支援診断ツールの解釈性の向上
• Authors: Antoine Pirovano and Hippolyte Heuberger and Sylvain Berlemont and Sa\"id Ladjal and Isabelle Bloch
• Abstract要約: 我々はWSI分類アーキテクチャの設計を形式化し、断片的解釈可能性アプローチを提案する。 本研究の目的は,タイルレベルスコアに基づいて決定を下す方法,タイルスコアがどう決定されるか,どの機能を用いてタスクに関連があるかを説明することである。 そこで本研究では,AUCにおけるタイルレベルの分類性能を29%以上向上させる,新しい解釈可能性スライドレベルの熱マップを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5461557112299773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning methods are widely used for medical applications to assist medical doctors in their daily routines. While performances reach expert's level, interpretability (highlight how and what a trained model learned and why it makes a specific decision) is the next important challenge that deep learning methods need to answer to be fully integrated in the medical field. In this paper, we address the question of interpretability in the context of whole slide images (WSI) classification. We formalize the design of WSI classification architectures and propose a piece-wise interpretability approach, relying on gradient-based methods, feature visualization and multiple instance learning context. We aim at explaining how the decision is made based on tile level scoring, how these tile scores are decided and which features are used and relevant for the task. After training two WSI classification architectures on Camelyon-16 WSI dataset, highlighting discriminative features learned, and validating our approach with pathologists, we propose a novel manner of computing interpretability slide-level heat-maps, based on the extracted features, that improves tile-level classification performances by more than 29% for AUC.
• Abstract（参考訳）: 深層学習法は、医師の日常的な生活を支援する医療用途に広く使われている。 パフォーマンスが専門家のレベルに達する一方で、解釈可能性(トレーニングされたモデルがどのように学び、なぜ特定の決定をしたのか)は、ディープラーニングメソッドが医療分野に完全に統合するために答える必要がある次の重要な課題である。 本稿では,スライド画像全体(WSI)分類の文脈における解釈可能性の問題に対処する。 本稿では,wsi分類アーキテクチャの設計を定式化し,グラデーションベース手法,特徴可視化,複数インスタンス学習コンテキストに依拠して,区分的解釈可能性アプローチを提案する。 本研究の目的は,タイルレベルスコアに基づいて決定を下す方法,タイルレベルスコアを決定する方法,タスクにどの機能を使用し,関連するかを説明することである。 2つのWSI分類アーキテクチャをCamelyon-16 WSIデータセットでトレーニングし、学習した識別的特徴を強調し、病理学者によるアプローチを検証するとともに、抽出した特徴に基づいて、新しい計算の解釈可能性スライドレベルの熱マップを提案し、AUCのタイルレベルの分類性能を29%以上改善する。

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