論文の概要: Improving a neural network model by explanation-guided training for glioma classification based on MRI data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02008v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 13:27:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 14:57:53.401039
• Title: Improving a neural network model by explanation-guided training for glioma classification based on MRI data
• Title（参考訳）: MRIデータに基づくグリオーマ分類のための説明誘導訓練によるニューラルネットワークモデルの改善
• Authors: Frantisek Sefcik, Wanda Benesova
• Abstract要約: 解釈可能性の手法は、ディープラーニングモデルの意思決定プロセスに関する洞察を得るための一般的な方法となっている。 本稿では,LRP(Layer-wise Relevance propagation)技術を用いた説明誘導学習手法を提案する。 我々は,低次・高次グリオーマ分類問題に対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルについて実験的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12891210250935145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, artificial intelligence (AI) systems have come to the forefront. These systems, mostly based on Deep learning (DL), achieve excellent results in areas such as image processing, natural language processing, or speech recognition. Despite the statistically high accuracy of deep learning models, their output is often a decision of "black box". Thus, Interpretability methods have become a popular way to gain insight into the decision-making process of deep learning models. Explanation of a deep learning model is desirable in the medical domain since the experts have to justify their judgments to the patient. In this work, we proposed a method for explanation-guided training that uses a Layer-wise relevance propagation (LRP) technique to force the model to focus only on the relevant part of the image. We experimentally verified our method on a convolutional neural network (CNN) model for low-grade and high-grade glioma classification problems. Our experiments show promising results in a way to use interpretation techniques in the model training process.
• Abstract（参考訳）: 近年,人工知能(AI)システムが最前線に進出している。 これらのシステムは、主にディープラーニング(DL)に基づいており、画像処理、自然言語処理、音声認識などの分野で優れた結果が得られる。 深層学習モデルの統計的に高い精度にもかかわらず、その出力はしばしば「ブラックボックス」の決定である。 このように、解釈可能性法は、ディープラーニングモデルの意思決定プロセスに関する洞察を得るための一般的な方法となっている。 専門家は患者に対する判断を正当化しなければならないため、医学領域では深層学習モデルの説明が望ましい。 本研究では,lrp(layer-wise associated propagation)手法を用いて,画像の関連部分にのみ焦点をあてるようモデルに強制する手法を提案する。 我々は,低次・高次グリオーマ分類問題に対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて実験を行った。 本実験は,モデル学習過程における解釈手法の活用方法として有望な結果を示す。

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