論文の概要: Learn-Explain-Reinforce: Counterfactual Reasoning and Its Guidance to
Reinforce an Alzheimer's Disease Diagnosis Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09451v1
- Date: Sat, 21 Aug 2021 07:29:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-24 16:04:33.620218
- Title: Learn-Explain-Reinforce: Counterfactual Reasoning and Its Guidance to
Reinforce an Alzheimer's Disease Diagnosis Model
- Title(参考訳): learn-explain-reinforce: counterfactual reasoningとアルツハイマー病診断モデル強化のための指導
- Authors: Kwanseok Oh, Jee Seok Yoon, and Heung-Il Suk
- Abstract要約: 本稿では、診断モデル学習、視覚的説明生成、訓練された診断モデル強化を統一する新しいフレームワークを提案する。
視覚的説明のために,対象ラベルとして識別される入力サンプルを変換する反ファクトマップを生成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6287500717172143
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing studies on disease diagnostic models focus either on diagnostic
model learning for performance improvement or on the visual explanation of a
trained diagnostic model. We propose a novel learn-explain-reinforce (LEAR)
framework that unifies diagnostic model learning, visual explanation generation
(explanation unit), and trained diagnostic model reinforcement (reinforcement
unit) guided by the visual explanation. For the visual explanation, we generate
a counterfactual map that transforms an input sample to be identified as an
intended target label. For example, a counterfactual map can localize
hypothetical abnormalities within a normal brain image that may cause it to be
diagnosed with Alzheimer's disease (AD). We believe that the generated
counterfactual maps represent data-driven and model-induced knowledge about a
target task, i.e., AD diagnosis using structural MRI, which can be a vital
source of information to reinforce the generalization of the trained diagnostic
model. To this end, we devise an attention-based feature refinement module with
the guidance of the counterfactual maps. The explanation and reinforcement
units are reciprocal and can be operated iteratively. Our proposed approach was
validated via qualitative and quantitative analysis on the ADNI dataset. Its
comprehensibility and fidelity were demonstrated through ablation studies and
comparisons with existing methods.
- Abstract(参考訳): 既存の疾患診断モデルの研究は、パフォーマンス改善のための診断モデル学習や、訓練された診断モデルの視覚的説明に焦点を当てている。
本稿では、診断モデル学習、視覚的説明生成(説明単位)、視覚的説明によって導かれる訓練された診断モデル強化(強化単位)を統一する新しい学習説明強化(LEAR)フレームワークを提案する。
視覚的説明のために、入力サンプルを目的のターゲットラベルとして識別するために変換する反ファクトマップを生成する。
例えば、カウンターファクトマップは、通常の脳画像内で仮説上の異常を局在させ、アルツハイマー病(AD)と診断される可能性がある。
我々は,対象課題に関するデータ駆動型およびモデル駆動型知識,すなわち構造的MRIを用いたAD診断が,訓練された診断モデルの一般化を強化する上で重要な情報源であると考えている。
この目的のために,反事実マップの指導により注意に基づく特徴リファインメントモジュールを考案する。
説明と補強は相互に行われ、反復的に操作できる。
提案手法はadniデータセットの質的・定量的解析により検証された。
その理解性と忠実さはアブレーション研究と既存手法との比較によって実証された。
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