論文の概要: An explainability framework for cortical surface-based deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08312v1
- Date: Tue, 15 Mar 2022 23:16:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-17 15:59:07.494273
- Title: An explainability framework for cortical surface-based deep learning
- Title（参考訳）: 表層深層学習のための説明可能性フレームワーク
- Authors: Fernanda L. Ribeiro, Steffen Bollmann, Ross Cunnington, and Alexander
M. Puckett
- Abstract要約: 我々は,皮質表面の深層学習のためのフレームワークを開発した。
まず,表面データに摂動に基づくアプローチを適用した。
我々の説明可能性フレームワークは,重要な特徴とその空間的位置を識別できるだけでなく,信頼性と有効性も示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.83289076967895
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The emergence of explainability methods has enabled a better comprehension of
how deep neural networks operate through concepts that are easily understood
and implemented by the end user. While most explainability methods have been
designed for traditional deep learning, some have been further developed for
geometric deep learning, in which data are predominantly represented as graphs.
These representations are regularly derived from medical imaging data,
particularly in the field of neuroimaging, in which graphs are used to
represent brain structural and functional wiring patterns (brain connectomes)
and cortical surface models are used to represent the anatomical structure of
the brain. Although explainability techniques have been developed for
identifying important vertices (brain areas) and features for graph
classification, these methods are still lacking for more complex tasks, such as
surface-based modality transfer (or vertex-wise regression). Here, we address
the need for surface-based explainability approaches by developing a framework
for cortical surface-based deep learning, providing a transparent system for
modality transfer tasks. First, we adapted a perturbation-based approach for
use with surface data. Then, we applied our perturbation-based method to
investigate the key features and vertices used by a geometric deep learning
model developed to predict brain function from anatomy directly on a cortical
surface model. We show that our explainability framework is not only able to
identify important features and their spatial location but that it is also
reliable and valid.
- Abstract（参考訳）: 説明可能性手法の出現により、エンドユーザが容易に理解し実装できる概念を通じて、ディープニューラルネットワークがどのように動作するのかをより深く理解できるようになった。
ほとんどの説明可能性法は従来の深層学習のために設計されているが、幾何深層学習では、データは主にグラフとして表現される。
これらの表現は、特に神経イメージングの分野において、脳の構造的および機能的配線パターン(脳コネクトーム)を表すグラフと、脳の解剖学的構造を表す皮質表面モデルが使用される医療画像データから定期的に派生している。
重要な頂点(脳領域)とグラフ分類の特徴を特定するための説明可能性技術が開発されているが、これらの手法は、面ベースモダリティ変換(あるいは頂点回帰)のようなより複雑なタスクにはまだ欠けている。
そこで我々は,皮質表面の深層学習のためのフレームワークを開発し,モダリティ伝達タスクのための透過的なシステムを提供することにより,表面説明可能性のアプローチの必要性に対処する。
まず,表面データに摂動に基づくアプローチを適用した。
そこで我々は,大脳皮質表面モデルから直接解剖学から脳機能を予測するために開発された幾何学的深層学習モデルで用いられる重要な特徴と頂点を解析するために摂動法を適用した。
我々の説明可能性フレームワークは,重要な特徴とその空間的位置を識別できるだけでなく,信頼性と有効性も示している。
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