Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluating Feature Attribution Methods for Electrocardiogram

論文の概要: Evaluating Feature Attribution Methods for Electrocardiogram

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12702v2
Date: Tue, 22 Oct 2024 07:57:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-23 14:25:48.363096
Title: Evaluating Feature Attribution Methods for Electrocardiogram
Title（参考訳）: 心電図の特徴属性法の評価
Authors: Jangwon Suh, Jimyeong Kim, Euna Jung, Wonjong Rhee,
Abstract要約: 我々は,ECGの特性に基づいて,特徴帰属手法の3つの評価指標を特定し,カスタマイズする。広範に利用されている特徴属性法を11種類評価し,解析した。特徴帰属手法のいくつかはECGの説明に適しており、Grad-CAMは2番目に良い方法よりも大きなマージンで優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6999000177990924
License:
Abstract: The performance of cardiac arrhythmia detection with electrocardiograms(ECGs) has been considerably improved since the introduction of deep learning models. In practice, the high performance alone is not sufficient and a proper explanation is also required. Recently, researchers have started adopting feature attribution methods to address this requirement, but it has been unclear which of the methods are appropriate for ECG. In this work, we identify and customize three evaluation metrics for feature attribution methods based on the characteristics of ECG: localization score, pointing game, and degradation score. Using the three evaluation metrics, we evaluate and analyze eleven widely-used feature attribution methods. We find that some of the feature attribution methods are much more adequate for explaining ECG, where Grad-CAM outperforms the second-best method by a large margin.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)を用いた心不整脈検出は,ディープラーニングモデルの導入以降,大幅に改善されている。実際には、ハイパフォーマンスだけでは不十分であり、適切な説明も必要である。近年,この要件に対処する特徴属性法の採用が始まっているが,どの手法がECGに適しているのかは定かではない。本研究は,ECGの特徴に基づく特徴帰属手法の3つの評価指標(ローカライゼーションスコア,ポインティングゲーム,劣化スコア)を特定し,カスタマイズする。 3つの評価指標を用いて,広く利用されている11種類の特徴属性の評価と分析を行った。特徴帰属手法のいくつかはECGの説明に適しており、Grad-CAMは2番目に良い方法よりも大きなマージンで優れている。

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