論文の概要: Explanation and Use of Uncertainty Quantified by Bayesian Neural Network Classifiers for Breast Histopathology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12575v3
• Date: Fri, 5 Nov 2021 21:21:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 23:05:09.750286
• Title: Explanation and Use of Uncertainty Quantified by Bayesian Neural Network Classifiers for Breast Histopathology Images
• Title（参考訳）: ベイジアンニューラルネットワーク分類器による乳腺病理像における不確かさの解明と利用
• Authors: Ponkrshnan Thiagarajan, Pushkar Khairnar, and Susanta Ghosh
• Abstract要約: ベイジアンCNNは, 自動正規化と不確実性を定量化することで, 限界を克服できることを示す。 データを低次元空間に投影することで不確実性を説明する。 我々は,ベイジアンCNNが最先端の伝達学習CNN(TL-CNN)よりも優れた性能を発揮することを示す。
• 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: Despite the promise of Convolutional neural network (CNN) based classification models for histopathological images, it is infeasible to quantify its uncertainties. Moreover, CNNs may suffer from overfitting when the data is biased. We show that Bayesian-CNN can overcome these limitations by regularizing automatically and by quantifying the uncertainty. We have developed a novel technique to utilize the uncertainties provided by the Bayesian-CNN that significantly improves the performance on a large fraction of the test data (about 6% improvement in accuracy on 77% of test data). Further, we provide a novel explanation for the uncertainty by projecting the data into a low dimensional space through a nonlinear dimensionality reduction technique. This dimensionality reduction enables interpretation of the test data through visualization and reveals the structure of the data in a low dimensional feature space. We show that the Bayesian-CNN can perform much better than the state-of-the-art transfer learning CNN (TL-CNN) by reducing the false negative and false positive by 11% and 7.7% respectively for the present data set. It achieves this performance with only 1.86 million parameters as compared to 134.33 million for TL-CNN. Besides, we modify the Bayesian-CNN by introducing a stochastic adaptive activation function. The modified Bayesian-CNN performs slightly better than Bayesian-CNN on all performance metrics and significantly reduces the number of false negatives and false positives (3% reduction for both). We also show that these results are statistically significant by performing McNemar's statistical significance test. This work shows the advantages of Bayesian-CNN against the state-of-the-art, explains and utilizes the uncertainties for histopathological images. It should find applications in various medical image classifications.
• Abstract（参考訳）: 組織像に対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく分類モデルが約束されているにもかかわらず、その不確実性を定量化することは不可能である。 さらに、CNNはデータがバイアスを受けたときに過度に適合する可能性がある。 ベイジアンCNNは, 自動正規化と不確かさの定量化により, これらの制限を克服できることを示す。 我々は,ベイジアンcnnが提供する不確実性を利用して,テストデータの大部分の性能を大幅に向上させる新しい手法を開発した(テストデータの77%で約6%の精度向上)。 さらに, 非線形次元化手法を用いてデータを低次元空間に投影することで, 不確かさの新たな説明を行う。 この次元減少は、可視化を通してテストデータの解釈を可能にし、低次元の特徴空間におけるデータの構造を明らかにする。 本研究では,現状のデータセットに対して,偽陰性および偽陽性をそれぞれ11%,偽陽性を7.7%削減することにより,最先端の伝達学習CNN(TL-CNN)よりも優れた性能を発揮することを示す。 この性能は、TL-CNNの134.33万に比べてわずか1.86万のパラメータで達成されている。 さらに,確率適応アクティベーション関数を導入することでベイジアンCNNを変更する。 修正されたベイジアンCNNは、すべてのパフォーマンス指標においてベイジアンCNNよりもわずかに優れた性能を示し、偽陰性および偽陽性の数を著しく減少させる(どちらも3%減少)。 また,これらの結果はMcNemarの統計的意義試験によって統計的に有意であることを示す。 本研究は,bayesian-cnnの最先端技術に対するアドバンテージを示し,病理組織像に対する不確実性を説明し,活用する。 様々な医用画像分類に応用するべきである。

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