論文の概要: A Cognitive Explainer for Fetal ultrasound images classifier Based on Medical Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07798v3
• Date: Tue, 18 Apr 2023 03:00:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 19:19:47.319494
• Title: A Cognitive Explainer for Fetal ultrasound images classifier Based on Medical Concepts
• Title（参考訳）: 医療概念に基づく胎児超音波画像分類器の認知的説明
• Authors: Yingni Wanga, Yunxiao Liua, Licong Dongc, Xuzhou Wua, Huabin Zhangb, Qiongyu Yed, Desheng Sunc, Xiaobo Zhoue, Kehong Yuan
• Abstract要約: 本稿では,重要な医療概念に基づく解釈可能なフレームワークを提案する。 概念に基づくグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)を用いて、重要な医療概念間の関係を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fetal standard scan plane detection during 2-D mid-pregnancy examinations is a highly complex task, which requires extensive medical knowledge and years of training. Although deep neural networks (DNN) can assist inexperienced operators in these tasks, their lack of transparency and interpretability limit their application. Despite some researchers have been committed to visualizing the decision process of DNN, most of them only focus on the pixel-level features and do not take into account the medical prior knowledge. In this work, we propose an interpretable framework based on key medical concepts, which provides explanations from the perspective of clinicians' cognition. Moreover, we utilize a concept-based graph convolutional neural(GCN) network to construct the relationships between key medical concepts. Extensive experimental analysis on a private dataset has shown that the proposed method provides easy-to-understand insights about reasoning results for clinicians.
• Abstract（参考訳）: 妊娠中の2次元検査における胎児の標準スキャン平面検出は、医学的知識と長年の訓練を必要とする非常に複雑な作業である。 ディープニューラルネットワーク(DNN)は、これらのタスクで経験の浅い演算子を支援することができるが、透明性の欠如と解釈容易性がアプリケーションを制限する。 一部の研究者はDNNの決定過程を可視化することにコミットしているが、そのほとんどはピクセルレベルの特徴のみに焦点を当てており、医学的な事前知識を考慮していない。 本研究は, 臨床医の認知の観点からの説明を提供する, キー・メディカル・コンセプトに基づく解釈可能な枠組みを提案する。 さらに,概念に基づくグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)を用いて,重要な医療概念間の関係を構築する。 個人データセットの広範な実験分析により,提案手法が臨床医の推論結果に対する理解の容易な洞察を提供することが示された。

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