論文の概要: Weakly-supervised segmentation using inherently-explainable classification models and their application to brain tumour classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05148v2
• Date: Wed, 27 Dec 2023 00:11:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 23:55:22.760535
• Title: Weakly-supervised segmentation using inherently-explainable classification models and their application to brain tumour classification
• Title（参考訳）: 固有説明可能な分類モデルを用いた弱教師付きセグメンテーションとその脳腫瘍分類への応用
• Authors: Soumick Chatterjee, Hadya Yassin, Florian Dubost, Andreas N\"urnberger and Oliver Speck
• Abstract要約: 本稿では,これら2つの問題に1つとして対処するために,本質的に説明可能な3つの分類法を提案する。 モデルは2つの異なるデータセットを用いたマルチクラス脳腫瘍分類のタスクに採用された。 得られた腫瘍のみの画像のサブセットの精度は、最先端のグリオーマ腫瘍グレーディングバイナリ分類器を98.7%の精度で上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46873264197900916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models have shown their potential for several applications. However, most of the models are opaque and difficult to trust due to their complex reasoning - commonly known as the black-box problem. Some fields, such as medicine, require a high degree of transparency to accept and adopt such technologies. Consequently, creating explainable/interpretable models or applying post-hoc methods on classifiers to build trust in deep learning models are required. Moreover, deep learning methods can be used for segmentation tasks, which typically require hard-to-obtain, time-consuming manually-annotated segmentation labels for training. This paper introduces three inherently-explainable classifiers to tackle both of these problems as one. The localisation heatmaps provided by the networks -- representing the models' focus areas and being used in classification decision-making -- can be directly interpreted, without requiring any post-hoc methods to derive information for model explanation. The models are trained by using the input image and only the classification labels as ground-truth in a supervised fashion - without using any information about the location of the region of interest (i.e. the segmentation labels), making the segmentation training of the models weakly-supervised through classification labels. The final segmentation is obtained by thresholding these heatmaps. The models were employed for the task of multi-class brain tumour classification using two different datasets, resulting in the best F1-score of 0.93 for the supervised classification task while securing a median Dice score of 0.67$\pm$0.08 for the weakly-supervised segmentation task. Furthermore, the obtained accuracy on a subset of tumour-only images outperformed the state-of-the-art glioma tumour grading binary classifiers with the best model achieving 98.7\% accuracy.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、いくつかのアプリケーションの可能性を示している。 しかし、ほとんどのモデルは複雑な推論(ブラックボックス問題として知られる)のために不透明で信頼が難しい。 医学のようないくつかの分野は、そのような技術を受け入れ、採用するために高い透明性を必要とする。 したがって、説明可能な/解釈可能なモデルの作成や、ディープラーニングモデルへの信頼を構築するために分類器にポストホックメソッドを適用する必要がある。 さらに、ディープラーニングの手法は、通常、トレーニングのために手作業で注釈付きセグメンテーションラベルを必要とするセグメンテーションタスクに使用することができる。 本稿では,これら2つの問題を1つとして扱うために,本質的に説明可能な分類器を3つ導入する。 ネットワークが提供する局所化ヒートマップ -- モデルの焦点領域を表現し、分類決定に使用される -- は、モデル説明のための情報を導出するポストホックなメソッドを必要とせずに、直接解釈することができる。 モデルは、入力画像と分類ラベルのみを教師ありの方法で基底として使用することにより、興味のある領域(すなわちセグメントラベル)の場所に関する情報を使用せずに訓練され、分類ラベルを通じてモデルのセグメンテーショントレーニングが弱く監督される。 最終セグメンテーションは、これらのヒートマップをしきい値にすることで得られる。 2つの異なるデータセットを用いたマルチクラス脳腫瘍分類の課題にモデルを適用し, 最良値のf1-scoreを0.93とし, 弱教師付き分割タスクでは0.67$\pm$0.08の中央値を確保した。 さらに、腫瘍のみの画像のサブセットの精度は、最先端のグリオーマ腫瘍グレーディングバイナリ分類器よりも98.7%の精度で優れていた。

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