論文の概要: Explainable fetal ultrasound quality assessment with progressive concept bottleneck models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10630v2
• Date: Tue, 04 Mar 2025 02:39:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:11:30.301491
• Title: Explainable fetal ultrasound quality assessment with progressive concept bottleneck models
• Title（参考訳）: プログレッシブ・コンセプト・ボトルネックモデルによる胎児超音波品質評価
• Authors: Manxi Lin, Aasa Feragen, Kamil Mikolaj, Zahra Bashir, Martin Grønnebæk Tolsgaard, Anders Nymark Christensen,
• Abstract要約: 胎児超音波品質評価のための総合的,説明可能な方法を提案する。 タスクに「可読性の概念」を導入し、シーケンシャルな専門家による意思決定プロセスを模倣する。 実験により、我々のモデルは、社内データセット上で同等のコンセプトフリーモデルより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.734637459963132
• License:
• Abstract: The quality of fetal ultrasound screening scans directly influences the precision of biometric measurements. However, acquiring high-quality scans is labor-intensive and highly relies on the operator's skills. Considering the low contrastiveness and imaging artifacts that widely exist in ultrasound, even a dedicated deep-learning model can be vulnerable to learning from confounding information in the image. In this paper, we propose a holistic and explainable method for fetal ultrasound quality assessment, where we design a hierarchical concept bottleneck model by introducing human-readable ``concepts" into the task and imitating the sequential expert decision-making process. This hierarchical information flow forces the model to learn concepts from semantically meaningful areas: The model first passes through a layer of visual, segmentation-based concepts, and next a second layer of property concepts directly associated with the decision-making task. We consider the quality assessment to be in a more challenging but more realistic setting, with fine-grained image recognition. Experiments show that our model outperforms equivalent concept-free models on an in-house dataset, and shows better generalizability on two public benchmarks, one from Spain and one from Africa, without any fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 胎児超音波検診の精度は生体計測の精度に直接影響を及ぼす。 しかし、高品質なスキャンを取得することは労働集約的であり、オペレーターのスキルに大きく依存している。 超音波に広く存在する低コントラスト性や画像のアーティファクトを考えると、専用のディープラーニングモデルでさえ、画像内の情報から学習するのに脆弱である。 本稿では,ヒト可読な『概念』をタスクに導入し,逐次的専門家による意思決定過程を模倣することにより,階層的な概念ボトルネックモデルを設計する,胎児超音波品質評価のための包括的で説明可能な方法を提案する。 モデルはまず、視覚的、セグメンテーションに基づく概念の層を通過し、次に、意思決定タスクに直接関連付けられたプロパティの概念の第2層を通過します。 画質評価は、より難しいがより現実的な設定であり、きめ細かい画像認識であると考えている。 実験により、我々のモデルは、社内データセット上で同等のコンセプトフリーモデルよりも優れており、スペインとアフリカの2つの公開ベンチマークにおいて、微調整なしでより優れた一般化性を示している。

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