論文の概要: Quantifying Explainers of Graph Neural Networks in Computational
Pathology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12646v2
- Date: Fri, 14 May 2021 16:44:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 03:04:43.116575
- Title: Quantifying Explainers of Graph Neural Networks in Computational
Pathology
- Title（参考訳）: 計算病理学におけるグラフニューラルネットワークの定量化
- Authors: Guillaume Jaume and Pushpak Pati and Behzad Bozorgtabar and Antonio
Foncubierta-Rodr\'iguez and Florinda Feroce and Anna Maria Anniciello and
Tilman Rau and Jean-Philippe Thiran and Maria Gabrani and Orcun Goksel
- Abstract要約: グラフ説明器を特徴付けるために,クラス分離可能性の統計に基づく新しい定量尺度を提案する。
提案手法は,3種類のグラフ説明器,すなわち,階層的関連性伝播,勾配ベース・サリエンシ,グラフプルーニングの3つの手法を評価するために用いられる。
乳がんRoIsの大きなコホートであるBRACSデータセットの質的,定量的な所見を専門の病理医によって検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.526389642048947
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Explainability of deep learning methods is imperative to facilitate their
clinical adoption in digital pathology. However, popular deep learning methods
and explainability techniques (explainers) based on pixel-wise processing
disregard biological entities' notion, thus complicating comprehension by
pathologists. In this work, we address this by adopting biological entity-based
graph processing and graph explainers enabling explanations accessible to
pathologists. In this context, a major challenge becomes to discern meaningful
explainers, particularly in a standardized and quantifiable fashion. To this
end, we propose herein a set of novel quantitative metrics based on statistics
of class separability using pathologically measurable concepts to characterize
graph explainers. We employ the proposed metrics to evaluate three types of
graph explainers, namely the layer-wise relevance propagation, gradient-based
saliency, and graph pruning approaches, to explain Cell-Graph representations
for Breast Cancer Subtyping. The proposed metrics are also applicable in other
domains by using domain-specific intuitive concepts. We validate the
qualitative and quantitative findings on the BRACS dataset, a large cohort of
breast cancer RoIs, by expert pathologists.
- Abstract（参考訳）: 深層学習法の具体性は,デジタル病理学における臨床応用の促進に不可欠である。
しかし、一般的なディープラーニング手法や説明可能性技術(説明者)は、生物学的実体の概念を無視し、病理学者による理解を複雑にしている。
そこで本研究では,生物学的エンティティベースのグラフ処理と,病理学者が容易に説明できるグラフ説明器を採用することで,この問題に対処した。
この文脈では、特に標準化された量化可能な方法で意味のある説明者を見分けることが大きな課題となる。
そこで本研究では,病理学的に測定可能な概念を用いて,クラス分離可能性の統計に基づく新しい定量尺度を提案する。
提案手法は, 乳がんサブタイピングにおける細胞グラフ表現を説明するために, 3種類のグラフ説明器, すなわち, レイヤーワイド関連性伝播, 勾配ベース・サリエンシ, グラフプルーニングアプローチを評価するために用いられる。
提案手法はドメイン固有の直観的概念を用いて他のドメインにも適用可能である。
乳がんRoIsの大きなコホートであるBRACSデータセットの質的,定量的な所見を専門の病理医によって検証した。
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