論文の概要: Feature visualization for convolutional neural network models trained on neuroimaging data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13120v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 15:24:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 14:57:29.709430
• Title: Feature visualization for convolutional neural network models trained on neuroimaging data
• Title（参考訳）: 神経画像データに基づく畳み込みニューラルネットワークモデルの特徴可視化
• Authors: Fabian Eitel, Anna Melkonyan, Kerstin Ritter
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の機能可視化による最初の結果を示す。 我々は、MRIデータに基づく性分類や人為的病変分類など、さまざまなタスクのためにCNNを訓練した。 得られた画像は、その形状を含む人工的な病変の学習概念を明らかにするが、性分類タスクにおける抽象的な特徴を解釈することは困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A major prerequisite for the application of machine learning models in clinical decision making is trust and interpretability. Current explainability studies in the neuroimaging community have mostly focused on explaining individual decisions of trained models, e.g. obtained by a convolutional neural network (CNN). Using attribution methods such as layer-wise relevance propagation or SHAP heatmaps can be created that highlight which regions of an input are more relevant for the decision than others. While this allows the detection of potential data set biases and can be used as a guide for a human expert, it does not allow an understanding of the underlying principles the model has learned. In this study, we instead show, to the best of our knowledge, for the first time results using feature visualization of neuroimaging CNNs. Particularly, we have trained CNNs for different tasks including sex classification and artificial lesion classification based on structural magnetic resonance imaging (MRI) data. We have then iteratively generated images that maximally activate specific neurons, in order to visualize the patterns they respond to. To improve the visualizations we compared several regularization strategies. The resulting images reveal the learned concepts of the artificial lesions, including their shapes, but remain hard to interpret for abstract features in the sex classification task.
• Abstract（参考訳）: 臨床的意思決定における機械学習モデルの適用の主要な前提条件は、信頼と解釈性である。 現在の神経画像コミュニティにおける説明可能性の研究は、主に訓練されたモデルの個々の決定、例えば畳み込みニューラルネットワーク(cnn)によって得られた決定を説明することに焦点を当てている。 階層的関連性伝播やSHAPヒートマップなどの帰属法を用いて、入力のどの領域が他の領域よりも決定に関連があるかを強調することができる。 これにより、潜在的なデータセットのバイアスの検出が可能になり、人間の専門家のガイドとして使用できるが、モデルが学んだ基本的な原則を理解することはできない。 そこで本研究では,神経画像CNNの特徴可視化を用いて,私たちの知る限り,初めて得られた知見を提示する。 特に, 組織磁気共鳴画像(MRI)データに基づいて, 性別分類, 人為的病変分類など, さまざまなタスクでCNNを訓練した。 次に、反応するパターンを視覚化するために、特定のニューロンを最大に活性化する反復的な画像を生成する。 可視化を改善するために、いくつかの正規化戦略を比較した。 得られた画像は、その形状を含む人工的な病変の学習概念を明らかにするが、性分類タスクにおける抽象的な特徴を解釈することは困難である。

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