論文の概要: Visual Interpretable and Explainable Deep Learning Models for Brain Tumor MRI and COVID-19 Chest X-ray Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00953v2
• Date: Mon, 7 Aug 2023 11:18:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 00:58:51.363510
• Title: Visual Interpretable and Explainable Deep Learning Models for Brain Tumor MRI and COVID-19 Chest X-ray Images
• Title（参考訳）: 脳腫瘍mriおよびcovid-19胸部x線画像のための視覚解釈および説明可能な深層学習モデル
• Authors: Yusuf Brima and Marcellin Atemkeng
• Abstract要約: 我々は、ディープニューラルネットワークが医療画像をどのように分析するかを照らすための属性手法を評価する。 我々は近年の深層畳み込みニューラルネットワークモデルによる脳腫瘍MRIと新型コロナウイルス胸部X線データセットからの予測を属性とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning shows promise for medical image analysis but lacks interpretability, hindering adoption in healthcare. Attribution techniques that explain model reasoning may increase trust in deep learning among clinical stakeholders. This paper aimed to evaluate attribution methods for illuminating how deep neural networks analyze medical images. Using adaptive path-based gradient integration, we attributed predictions from brain tumor MRI and COVID-19 chest X-ray datasets made by recent deep convolutional neural network models. The technique highlighted possible biomarkers, exposed model biases, and offered insights into the links between input and prediction. Our analysis demonstrates the method's ability to elucidate model reasoning on these datasets. The resulting attributions show promise for improving deep learning transparency for domain experts by revealing the rationale behind predictions. This study advances model interpretability to increase trust in deep learning among healthcare stakeholders.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は、医療画像解析を約束するが、解釈可能性に欠け、医療の採用を妨げる。 モデル推論を説明する属性技術は、臨床ステークホルダーの間で深層学習への信頼を高める可能性がある。 本稿では,深層ニューラルネットワークによる医用画像の解析方法を評価することを目的とした。 近年の深層畳み込みニューラルネットワークモデルによる脳腫瘍mriおよびcovid-19胸部x線データからの予測を,適応的経路に基づく勾配積分を用いて推定した。 この技術はバイオマーカーの可能性を強調し、モデルバイアスを露呈し、入力と予測の関係に関する洞察を提供した。 本分析は,これらのデータセット上でモデル推論を解明する手法の能力を示す。 結果として得られた帰結は、予測の背後にある根拠を明らかにすることによって、ドメインエキスパートのディープラーニングの透明性を向上させることを約束する。 本研究は、医療関係者の深層学習に対する信頼を高めるためのモデル解釈可能性を向上させる。

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