論文の概要: A Review of Causality for Learning Algorithms in Medical Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05498v1
• Date: Sat, 11 Jun 2022 11:04:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-19 09:37:37.632389
• Title: A Review of Causality for Learning Algorithms in Medical Image Analysis
• Title（参考訳）: 医用画像解析における学習アルゴリズムの因果関係の検討
• Authors: Athanasios Vlontzos, Daniel Rueckert, Bernhard Kainz
• Abstract要約: 技術準備レベル(Technology Readiness Levels)の枠組みの中で,医療画像解析のための機械学習を解析する。 我々は、堅牢で適応可能な医用画像解析アルゴリズムを作成する際に、因果解析手法がギャップを埋める方法についてレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.249809900292798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image analysis is a vibrant research area that offers doctors and medical practitioners invaluable insight and the ability to accurately diagnose and monitor disease. Machine learning provides an additional boost for this area. However, machine learning for medical image analysis is particularly vulnerable to natural biases like domain shifts that affect algorithmic performance and robustness. In this paper we analyze machine learning for medical image analysis within the framework of Technology Readiness Levels and review how causal analysis methods can fill a gap when creating robust and adaptable medical image analysis algorithms. We review methods using causality in medical imaging AI/ML and find that causal analysis has the potential to mitigate critical problems for clinical translation but that uptake and clinical downstream research has been limited so far.
• Abstract（参考訳）: 医療画像解析は、医師や医療従事者に貴重な洞察を与え、疾患を正確に診断し監視する能力を提供する、活発な研究領域である。 機械学習は、この分野をさらに加速させる。 しかし、医療画像分析のための機械学習は、特にアルゴリズムのパフォーマンスと堅牢性に影響を与えるドメインシフトのような自然なバイアスに弱い。 本稿では,医療画像分析のための機械学習をTechnology Readiness Levelsの枠組み内で分析し,堅牢で適応可能な医療画像解析アルゴリズムを作成する際に,因果解析手法がギャップを埋める方法について検討する。 我々は,医療画像AI/MLにおける因果関係を利用した手法をレビューし,因果解析が臨床翻訳における重要な問題を緩和する可能性があることを確認する。

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