論文の概要: Diagnosis of Paratuberculosis in Histopathological Images Based on Explainable Artificial Intelligence and Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01674v1
• Date: Tue, 2 Aug 2022 18:05:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-04 13:20:40.955688
• Title: Diagnosis of Paratuberculosis in Histopathological Images Based on Explainable Artificial Intelligence and Deep Learning
• Title（参考訳）: 説明可能な人工知能と深層学習に基づく病理組織像におけるパラツバーキュラ症の診断
• Authors: Tuncay Yi\u{g}it, Nilg\"un \c{S}eng\"oz, \"Ozlem \"Ozmen, Jude Hemanth, Ali Hakan I\c{s}{\i}k
• Abstract要約: 本研究では,Deep Learningアルゴリズムを用いて新しいオリジナルデータセットを探索し,勾配重み付きクラスアクティベーションマッピング(Grad-CAM)を用いて出力を可視化する。 意思決定プロセスと説明文の両方を検証し,出力の精度を検証した。 この研究結果は、病理学者が傍結核の診断に大いに役立っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence holds great promise in medical imaging, especially histopathological imaging. However, artificial intelligence algorithms cannot fully explain the thought processes during decision-making. This situation has brought the problem of explainability, i.e., the black box problem, of artificial intelligence applications to the agenda: an algorithm simply responds without stating the reasons for the given images. To overcome the problem and improve the explainability, explainable artificial intelligence (XAI) has come to the fore, and piqued the interest of many researchers. Against this backdrop, this study examines a new and original dataset using the deep learning algorithm, and visualizes the output with gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM), one of the XAI applications. Afterwards, a detailed questionnaire survey was conducted with the pathologists on these images. Both the decision-making processes and the explanations were verified, and the accuracy of the output was tested. The research results greatly help pathologists in the diagnosis of paratuberculosis.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は医療画像、特に病理画像において大きな可能性を秘めている。 しかし、人工知能アルゴリズムは意思決定中に思考過程を十分に説明できない。 この状況は、人工知能の応用における説明可能性、すなわちブラックボックスの問題の問題を議題にもたらした: アルゴリズムは与えられた画像の理由を述べずに単に応答する。 この問題を克服し、説明可能性を改善するために、説明可能な人工知能(XAI)が登場し、多くの研究者の関心を喚起している。 そこで本研究では,ディープラーニングアルゴリズムを用いて新しい,オリジナルなデータセットを探索し,XAIアプリケーションの一つである勾配重み付きクラスアクティベーションマッピング(Grad-CAM)を用いて出力を可視化する。 その後,これらの画像について病理医に詳細なアンケート調査を行った。 意思決定過程と説明の両方が検証され,結果の正確性が検証された。 この研究結果は、病理学者が傍結核の診断に大いに役立っている。

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