Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Dempster-Shafer approach to trustworthy AI with application to fetal brain MRI segmentation

論文の概要: A Dempster-Shafer approach to trustworthy AI with application to fetal brain MRI segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02779v4
Date: Wed, 17 Jan 2024 09:38:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-18 22:27:41.416432
Title: A Dempster-Shafer approach to trustworthy AI with application to fetal brain MRI segmentation
Title（参考訳）: 信頼できるAIに対するDempster-Shaferアプローチと胎児脳MRI領域への応用
Authors: Lucas Fidon, Michael Aertsen, Florian Kofler, Andrea Bink, Anna L. David, Thomas Deprest, Doaa Emam, Fr\'ed\'eric Guffens, Andr\'as Jakab, Gregor Kasprian, Patric Kienast, Andrew Melbourne, Bjoern Menze, Nada Mufti, Ivana Pogledic, Daniela Prayer, Marlene Stuempflen, Esther Van Elslander, S\'ebastien Ourselin, Jan Deprest, Tom Vercauteren
Abstract要約: 我々は、信頼できるAI理論フレームワークと、バックボーンAIシステムを拡張可能な実用的なシステムを提案する。胎児MRIのアノテートデータセットにおける信頼性の高いAIアプローチの有効性を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3418712704529585
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning models for medical image segmentation can fail unexpectedly and spectacularly for pathological cases and images acquired at different centers than training images, with labeling errors that violate expert knowledge. Such errors undermine the trustworthiness of deep learning models for medical image segmentation. Mechanisms for detecting and correcting such failures are essential for safely translating this technology into clinics and are likely to be a requirement of future regulations on artificial intelligence (AI). In this work, we propose a trustworthy AI theoretical framework and a practical system that can augment any backbone AI system using a fallback method and a fail-safe mechanism based on Dempster-Shafer theory. Our approach relies on an actionable definition of trustworthy AI. Our method automatically discards the voxel-level labeling predicted by the backbone AI that violate expert knowledge and relies on a fallback for those voxels. We demonstrate the effectiveness of the proposed trustworthy AI approach on the largest reported annotated dataset of fetal MRI consisting of 540 manually annotated fetal brain 3D T2w MRIs from 13 centers. Our trustworthy AI method improves the robustness of a state-of-the-art backbone AI for fetal brain MRIs acquired across various centers and for fetuses with various brain abnormalities.
Abstract（参考訳）: 医療画像セグメンテーションのための深層学習モデルは、専門家の知識に反するラベル付けエラーを伴って、トレーニング画像と異なるセンターで取得された病理ケースや画像に対して予期せず、驚くほど失敗する可能性がある。このような誤りは、医用画像分割のための深層学習モデルの信頼性を損なう。このような障害の検出と修正のメカニズムは、この技術を診療所へ安全に翻訳するために不可欠であり、人工知能(AI)に関する将来の規制の要件である可能性が高い。本研究では,Dempster-Shafer理論に基づくフォールバック手法とフェールセーフ機構を用いて,任意のバックボーンAIシステムを拡張可能な信頼性の高いAI理論フレームワークと実用的なシステムを提案する。私たちのアプローチは、信頼できるAIの実用的な定義に依存しています。我々の手法は、専門家の知識に反し、それらのボクセルのフォールバックに依存するバックボーンAIによって予測されるボクセルレベルのラベルを自動的に破棄する。今回提案した信頼できるAIアプローチが,13中心の540個の手動3D T2w MRIからなる胎児MRIの最大の注釈データセットに対して有効であることを示す。我々の信頼できるAI手法は、様々なセンターで取得された胎児脳MRIと、様々な脳異常を持つ胎児に対する最先端のバックボーンAIの堅牢性を改善する。

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