論文の概要: Explaining Chest X-ray Pathologies in Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04343v1
• Date: Sat, 9 Jul 2022 22:09:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 13:07:55.149343
• Title: Explaining Chest X-ray Pathologies in Natural Language
• Title（参考訳）: 自然言語における胸部X線診断
• Authors: Maxime Kayser, Cornelius Emde, Oana-Maria Camburu, Guy Parsons, Bartlomiej Papiez, Thomas Lukasiewicz
• Abstract要約: 医用画像上での予測を正当化するために,自然言語説明(NLE)を生成するタスクを導入する。 NLEは人間フレンドリで包括的であり、本質的に説明可能なモデルのトレーニングを可能にする。 NLEを用いた最初の大規模医用画像データセットMIMIC-NLEを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.11255491490225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most deep learning algorithms lack explanations for their predictions, which limits their deployment in clinical practice. Approaches to improve explainability, especially in medical imaging, have often been shown to convey limited information, be overly reassuring, or lack robustness. In this work, we introduce the task of generating natural language explanations (NLEs) to justify predictions made on medical images. NLEs are human-friendly and comprehensive, and enable the training of intrinsically explainable models. To this goal, we introduce MIMIC-NLE, the first, large-scale, medical imaging dataset with NLEs. It contains over 38,000 NLEs, which explain the presence of various thoracic pathologies and chest X-ray findings. We propose a general approach to solve the task and evaluate several architectures on this dataset, including via clinician assessment.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのディープラーニングアルゴリズムは、臨床実践におけるデプロイメントを制限する予測の説明を欠いている。 説明可能性を改善するアプローチ、特に医用画像では、限られた情報を伝達したり、過度に安心したり、堅牢性を欠いたりすることがしばしば示されている。 本研究では,医学画像上の予測を正当化するための自然言語説明(NLE)作成の課題を紹介する。 NLEは人間フレンドリで包括的で、本質的に説明可能なモデルのトレーニングを可能にする。 この目的のために,NLEを用いた最初の大規模医療画像データセットMIMIC-NLEを紹介する。 胸部X線所見や胸部胸部X線所見を説明できる38,000以上のNLEが含まれている。 本稿では,この課題を解決するための一般的なアプローチを提案し,臨床評価を含むいくつかのアーキテクチャを評価する。

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