論文の概要: An Interaction-based Convolutional Neural Network (ICNN) Towards Better Understanding of COVID-19 X-ray Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06911v1
• Date: Sun, 13 Jun 2021 04:41:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 16:02:27.042877
• Title: An Interaction-based Convolutional Neural Network (ICNN) Towards Better Understanding of COVID-19 X-ray Images
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスX線画像の理解を深める対話型畳み込みニューラルネットワーク(ICNN)
• Authors: Shaw-Hwa Lo, Yiqiao Yin
• Abstract要約: 本稿では,局所情報の関連性を仮定しない対話型畳み込みニューラルネットワーク(ICNN)を提案する。 提案手法は、新型コロナウイルスのチェストX線画像を分類した実世界のデータセット上で、99.8%の最先端予測性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The field of Explainable Artificial Intelligence (XAI) aims to build explainable and interpretable machine learning (or deep learning) methods without sacrificing prediction performance. Convolutional Neural Networks (CNNs) have been successful in making predictions, especially in image classification. However, these famous deep learning models use tens of millions of parameters based on a large number of pre-trained filters which have been repurposed from previous data sets. We propose a novel Interaction-based Convolutional Neural Network (ICNN) that does not make assumptions about the relevance of local information. Instead, we use a model-free Influence Score (I-score) to directly extract the influential information from images to form important variable modules. We demonstrate that the proposed method produces state-of-the-art prediction performance of 99.8% on a real-world data set classifying COVID-19 Chest X-ray images without sacrificing the explanatory power of the model. This proposed design can efficiently screen COVID-19 patients before human diagnosis, and will be the benchmark for addressing future XAI problems in large-scale data sets.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)の分野は、予測性能を犠牲にすることなく、説明可能な、解釈可能な機械学習(あるいはディープラーニング)手法を構築することを目指している。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、特に画像分類において予測に成功している。 しかし、これらの有名なディープラーニングモデルは、以前のデータセットから再利用された多数の事前学習されたフィルタに基づいて、数千万のパラメータを使用する。 本稿では,局所情報の関連性を仮定しない対話型畳み込みニューラルネットワーク(ICNN)を提案する。 代わりに、モデルフリーインフルエンススコア(Iスコア)を用いて、画像から影響情報を直接抽出し、重要な可変モジュールを形成する。 提案手法は,モデルの説明力を犠牲にすることなく,covid-19胸部x線画像の分類を行う実世界のデータセット上で,99.8%の最先端予測性能を実現することを実証する。 提案した設計は、ヒト診断の前に新型コロナウイルス患者を効果的にスクリーニングし、大規模データセットにおける将来のXAI問題に対処するためのベンチマークとなる。

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