論文の概要: medXGAN: Visual Explanations for Medical Classifiers through a Generative Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05376v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 19:27:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 13:16:14.791313
• Title: medXGAN: Visual Explanations for Medical Classifiers through a Generative Latent Space
• Title（参考訳）: medXGAN: 生成潜在空間による医用分類器の視覚的説明
• Authors: Amil Dravid, Florian Schiffers, Boqing Gong, Aggelos K. Katsaggelos
• Abstract要約: 本稿では,医用画像生成フレームワークであるmedXGANを提案する。 医用画像のドメイン知識を符号化することにより、解剖学的構造と病理を切り離すことができ、微細な可視化が可能となる。 本手法は,グラディエント重み付きクラスアクティベーションマッピング(Grad-CAM)や統合グラディエント(Integrated Gradients)などのベースラインを局所化や説明能力において上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.57696431713717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the surge of deep learning in the past decade, some users are skeptical to deploy these models in practice due to their black-box nature. Specifically, in the medical space where there are severe potential repercussions, we need to develop methods to gain confidence in the models' decisions. To this end, we propose a novel medical imaging generative adversarial framework, medXGAN (medical eXplanation GAN), to visually explain what a medical classifier focuses on in its binary predictions. By encoding domain knowledge of medical images, we are able to disentangle anatomical structure and pathology, leading to fine-grained visualization through latent interpolation. Furthermore, we optimize the latent space such that interpolation explains how the features contribute to the classifier's output. Our method outperforms baselines such as Gradient-Weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) and Integrated Gradients in localization and explanatory ability. Additionally, a combination of the medXGAN with Integrated Gradients can yield explanations more robust to noise. The code is available at: https://github.com/avdravid/medXGAN_explanations.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間のディープラーニングの急増にもかかわらず、ブラックボックスの性質から、実際にこれらのモデルをデプロイすることに懐疑的なユーザもいる。 具体的には、重大な潜在的な影響がある医療分野において、モデルの決定に自信を得るための方法を開発する必要があります。 そこで本研究では,医学的分類器が2進予測において何を重視しているかを視覚的に説明するために,新しい医用画像生成対向フレームワークであるmedXGANを提案する。 医用画像のドメイン知識をエンコードすることにより,解剖学的構造と病理を分離し,潜在補間による微細な可視化を実現する。 さらに,その特徴が分類器の出力にどのように寄与するかを補間する潜在空間を最適化する。 本手法は,グラディエント重み付きクラスアクティベーションマッピング(Grad-CAM)や統合グラディエント(Integrated Gradients)などのベースラインを局所化や説明能力において上回る。 さらに、medXGANとIntegrated Gradientsを組み合わせることで、ノイズに対してより堅牢な説明が得られる。 コードは、https://github.com/avdravid/medXGAN_explanations.comで入手できる。

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