論文の概要: XProtoNet: Diagnosis in Chest Radiography with Global and Local Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10663v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 07:18:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 14:32:57.664456
• Title: XProtoNet: Diagnosis in Chest Radiography with Global and Local Explanations
• Title（参考訳）: XProtoNet: 胸部X線撮影における診断
• Authors: Eunji Kim, Siwon Kim, Minji Seo, Sungroh Yoon
• Abstract要約: XProtoNetは、胸部X線撮影のためのグローバルかつローカルに解釈可能な診断フレームワークです。 XProtoNetは、プロトタイプであるX線画像から各疾患の代表パターンを学習し、所定のX線画像上で診断を行う。 プロトタイプが単一の画像の予測にどのように寄与するか、グローバルな説明、プロトタイプ、ローカルな説明を提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.71623263373982
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automated diagnosis using deep neural networks in chest radiography can help radiologists detect life-threatening diseases. However, existing methods only provide predictions without accurate explanations, undermining the trustworthiness of the diagnostic methods. Here, we present XProtoNet, a globally and locally interpretable diagnosis framework for chest radiography. XProtoNet learns representative patterns of each disease from X-ray images, which are prototypes, and makes a diagnosis on a given X-ray image based on the patterns. It predicts the area where a sign of the disease is likely to appear and compares the features in the predicted area with the prototypes. It can provide a global explanation, the prototype, and a local explanation, how the prototype contributes to the prediction of a single image. Despite the constraint for interpretability, XProtoNet achieves state-of-the-art classification performance on the public NIH chest X-ray dataset.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線撮影におけるディープニューラルネットワークを用いた自動診断は、放射線医が生命を脅かす病気を検出するのに役立つ。 しかし、既存の手法は正確な説明のない予測のみを提供し、診断方法の信頼性を損なう。 本稿では,胸部x線撮影のためのグローバルかつ局所的に解釈可能な診断フレームワークであるxprotonetを提案する。 XProtoNetは、プロトタイプであるX線画像から各疾患の代表的なパターンを学習し、そのパターンに基づいて所定のX線画像を診断する。 病気の兆候が現れる可能性のある領域を予測し、予測された領域の特徴をプロトタイプと比較する。 プロトタイプが単一の画像の予測にどのように寄与するか、グローバルな説明、プロトタイプ、ローカルな説明を提供することができる。 解釈可能性の制約にもかかわらず、XProtoNetはパブリックNIH胸部X線データセット上で最先端の分類性能を達成する。

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