Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Interpretability of Deep Neural Networks in Medical Diagnosis by Investigating the Individual Units

論文の概要: Improving Interpretability of Deep Neural Networks in Medical Diagnosis by Investigating the Individual Units

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08767v1
Date: Mon, 19 Jul 2021 11:49:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-20 14:44:32.305480
Title: Improving Interpretability of Deep Neural Networks in Medical Diagnosis by Investigating the Individual Units
Title（参考訳）: 医療診断における深層ニューラルネットワークの解釈性の向上 : 個別単位の探索による検討
Authors: Woo-Jeoung Nam, Seong-Whan Lee
Abstract要約: 入力画像における重要な要素を可視化することにより,最近の帰属技術の有効性を実証し,診断の意思決定を説明する。アンマキングマシンインテリジェンスの分析は、診断決定における説明可能性の必要性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.761080054980713
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As interpretability has been pointed out as the obstacle to the adoption of Deep Neural Networks (DNNs), there is an increasing interest in solving a transparency issue to guarantee the impressive performance. In this paper, we demonstrate the efficiency of recent attribution techniques to explain the diagnostic decision by visualizing the significant factors in the input image. By utilizing the characteristics of objectness that DNNs have learned, fully decomposing the network prediction visualizes clear localization of target lesion. To verify our work, we conduct our experiments on Chest X-ray diagnosis with publicly accessible datasets. As an intuitive assessment metric for explanations, we report the performance of intersection of Union between visual explanation and bounding box of lesions. Experiment results show that recently proposed attribution methods visualize the more accurate localization for the diagnostic decision compared to the traditionally used CAM. Furthermore, we analyze the inconsistency of intentions between humans and DNNs, which is easily obscured by high performance. By visualizing the relevant factors, it is possible to confirm that the criterion for decision is in line with the learning strategy. Our analysis of unmasking machine intelligence represents the necessity of explainability in the medical diagnostic decision.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)導入の障害として解釈可能性が指摘されているように、目覚ましいパフォーマンスを保証するために透明性問題を解決することへの関心が高まっている。本稿では,近年の帰属技術の有効性を実証し,入力画像における重要な要素を可視化することで診断決定を説明する。 DNNが学習した目的性の特性を利用して、ネットワーク予測を完全に分解することで、標的病変の明確な局在を可視化する。我々の研究を検証するために,公開データセットを用いた胸部X線診断実験を行った。説明の直感的評価指標として,視覚説明と病変境界箱との結合の交点性能について報告する。実験の結果,最近提案された帰属法は従来のcamと比較して診断判断の正確な位置を可視化できることがわかった。さらに,人間とDNN間の意図の不整合を分析する。関連する要因を可視化することにより,意思決定基準が学習戦略と一致していることを確認することができる。アンマキングマシンインテリジェンスの分析は、診断決定における説明可能性の必要性を示している。

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