論文の概要: Interpretable Deep Learning Classifier by Detection of Prototypical Parts on Kidney Stones Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00252v1
• Date: Wed, 1 Jun 2022 06:32:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-02 15:51:13.889056
• Title: Interpretable Deep Learning Classifier by Detection of Prototypical Parts on Kidney Stones Images
• Title（参考訳）: 腎臓結石画像の原型部分検出による解釈可能な深層学習分類
• Authors: Daniel Flores-Araiza, Francisco Lopez-Tiro, Elias Villalvazo-Avila, Jonathan El-Beze, Jacques Hubert, Gilberto Ochoa-Ruiz, Cristian Daul
• Abstract要約: 現在、関連する前生検(形態構成分析(MCA)として知られる)は、時間がかかり、高価であり、多くの経験を必要とする。 生体内内視鏡による石の認識のための機械学習手法が開発されている。 提案手法は腎臓結石像の分類を提案し, MCA法と類似した説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9236074230806579
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying the type of kidney stones can allow urologists to determine their formation cause, improving the early prescription of appropriate treatments to diminish future relapses. However, currently, the associated ex-vivo diagnosis (known as morpho-constitutional analysis, MCA) is time-consuming, expensive, and requires a great deal of experience, as it requires a visual analysis component that is highly operator dependant. Recently, machine learning methods have been developed for in-vivo endoscopic stone recognition. Shallow methods have been demonstrated to be reliable and interpretable but exhibit low accuracy, while deep learning-based methods yield high accuracy but are not explainable. However, high stake decisions require understandable computer-aided diagnosis (CAD) to suggest a course of action based on reasonable evidence, rather than merely prescribe one. Herein, we investigate means for learning part-prototypes (PPs) that enable interpretable models. Our proposal suggests a classification for a kidney stone patch image and provides explanations in a similar way as those used on the MCA method.
• Abstract（参考訳）: 腎臓結石の種類を特定することで、尿器科医はその形成原因を判断し、将来の再発を減らすために適切な治療の早期処方を改善することができる。 しかし、現在、関連する元vivo診断(morpho-constitutional analysis、mca)は、非常に操作性が高いビジュアル分析コンポーネントを必要とするため、時間がかかり、費用がかかり、非常に多くの経験を必要とする。 近年,生体内結石認識のための機械学習法が開発されている。 浅い手法は信頼性が高く解釈可能であるが精度が低いことが証明されているが、深層学習に基づく手法は精度が高いが説明できない。 しかし、高い利害判断は、単にそれを処方するのではなく、合理的な証拠に基づく行動の道筋を提案するために、コンピュータ支援診断(CAD)を必要とする。 本稿では,解釈可能なモデルを実現する部分プロトタイプ(PP)の学習方法を検討する。 本提案では, 腎臓結石像の分類法を提案し, mca法と類似した説明を提供する。

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