論文の概要: Interpretable Diabetic Retinopathy Diagnosis based on Biomarker Activation Map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06299v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 00:45:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 14:20:54.474453
• Title: Interpretable Diabetic Retinopathy Diagnosis based on Biomarker Activation Map
• Title（参考訳）: Biomarker Activation Mapによる糖尿病網膜症の診断
• Authors: Pengxiao Zang, Tristan T. Hormel, Jie Wang, Yukun Guo, Steven T. Bailey, Christina J. Flaxel, David Huang, Thomas S. Hwang, and Yali Jia
• Abstract要約: 生成的対角学習に基づく新しいバイオマーカー活性化マップ(BAM)フレームワークを提案する。 456個の黄斑スキャンを含むデータセットを、現在の臨床基準に基づいて非参照型または参照型DRとして評価した。 生成したBAMは非灌流領域や網膜液を含む既知の病態の特徴を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6170980960630037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning classifiers provide the most accurate means of automatically diagnosing diabetic retinopathy (DR) based on optical coherence tomography (OCT) and its angiography (OCTA). The power of these models is attributable in part to the inclusion of hidden layers that provide the complexity required to achieve a desired task. However, hidden layers also render algorithm outputs difficult to interpret. Here we introduce a novel biomarker activation map (BAM) framework based on generative adversarial learning that allows clinicians to verify and understand classifiers decision-making. A data set including 456 macular scans were graded as non-referable or referable DR based on current clinical standards. A DR classifier that was used to evaluate our BAM was first trained based on this data set. The BAM generation framework was designed by combing two U-shaped generators to provide meaningful interpretability to this classifier. The main generator was trained to take referable scans as input and produce an output that would be classified by the classifier as non-referable. The BAM is then constructed as the difference image between the output and input of the main generator. To ensure that the BAM only highlights classifier-utilized biomarkers an assistant generator was trained to do the opposite, producing scans that would be classified as referable by the classifier from non-referable scans. The generated BAMs highlighted known pathologic features including nonperfusion area and retinal fluid. A fully interpretable classifier based on these highlights could help clinicians better utilize and verify automated DR diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 深層学習分類器は、光学コヒーレンス断層撮影(oct)とその血管造影(octa)に基づいて糖尿病網膜症(dr)を自動的に診断する最も正確な手段を提供する。 これらのモデルのパワーは、部分的には、望ましいタスクを達成するのに必要な複雑さを提供する隠されたレイヤを含めることに起因する。 しかし、隠れた層はアルゴリズムの出力を解釈しにくくする。 本稿では, 臨床医が分類器の意思決定を検証・理解するための, 生成的敵対学習に基づく新しいバイオマーカー活性化マップ(BAM)フレームワークを提案する。 456個の黄斑スキャンを含むデータセットを、現在の臨床基準に基づいて非参照型または参照型DRとして評価した。 BAMを評価するのに使われたDR分類器は、このデータセットに基づいて最初に訓練された。 BAM生成フレームワークは、2つのU字型ジェネレータを組み合わせて設計され、この分類器に意味のある解釈性を提供する。 メインジェネレータは、参照可能なスキャンを入力として取り、分類器によって非参照可能な出力を生成するように訓練された。 次に、bamを主発電機の出力と入力との差分画像として構成する。 BAMが分類器を利用したバイオマーカーのみを強調するようにするために、アシスタントジェネレータは反対に行うように訓練され、参照できないスキャンから分類器によって参照可能なスキャンを生成する。 生成したBAMは非灌流領域や網膜液を含む既知の病態の特徴を強調した。 これらのハイライトに基づいて完全に解釈可能な分類器は、臨床医が自動DR診断をよりよく活用し、検証するのに役立ちます。

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