論文の概要: SkinCon: A skin disease dataset densely annotated by domain experts for fine-grained model debugging and analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00785v1
• Date: Wed, 1 Feb 2023 22:39:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 15:58:52.301294
• Title: SkinCon: A skin disease dataset densely annotated by domain experts for fine-grained model debugging and analysis
• Title（参考訳）: SkinCon:詳細なモデルデバッギングと分析のためにドメインの専門家が高密度に注釈を付けた皮膚疾患データセット
• Authors: Roxana Daneshjou, Mert Yuksekgonul, Zhuo Ran Cai, Roberto Novoa, James Zou
• Abstract要約: 概念は人間にとって意味のあるメタラベルである。 医学における厳密な注釈付きデータセットは、メラノーマのような単一の疾患に関連するメタラベルに焦点を当てた。 SkinConにはFitzpatrick 17kデータセットから3230枚の画像が含まれており、48の臨床的概念が付加されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.251248318564617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For the deployment of artificial intelligence (AI) in high-risk settings, such as healthcare, methods that provide interpretability/explainability or allow fine-grained error analysis are critical. Many recent methods for interpretability/explainability and fine-grained error analysis use concepts, which are meta-labels that are semantically meaningful to humans. However, there are only a few datasets that include concept-level meta-labels and most of these meta-labels are relevant for natural images that do not require domain expertise. Densely annotated datasets in medicine focused on meta-labels that are relevant to a single disease such as melanoma. In dermatology, skin disease is described using an established clinical lexicon that allows clinicians to describe physical exam findings to one another. To provide a medical dataset densely annotated by domain experts with annotations useful across multiple disease processes, we developed SkinCon: a skin disease dataset densely annotated by dermatologists. SkinCon includes 3230 images from the Fitzpatrick 17k dataset densely annotated with 48 clinical concepts, 22 of which have at least 50 images representing the concept. The concepts used were chosen by two dermatologists considering the clinical descriptor terms used to describe skin lesions. Examples include "plaque", "scale", and "erosion". The same concepts were also used to label 656 skin disease images from the Diverse Dermatology Images dataset, providing an additional external dataset with diverse skin tone representations. We review the potential applications for the SkinCon dataset, such as probing models, concept-based explanations, and concept bottlenecks. Furthermore, we use SkinCon to demonstrate two of these use cases: debugging mistakes of an existing dermatology AI model with concepts and developing interpretable models with post-hoc concept bottleneck models.
• Abstract（参考訳）: 医療などのリスクの高い環境で人工知能(AI)をデプロイするには、解釈可能性/説明可能性を提供する方法や、きめ細かいエラー分析を可能にする方法が不可欠である。 解釈可能性/説明可能性およびきめ細かいエラー分析の手法の多くは、人間にとって意味的に意味のあるメタラベルである概念を使用する。 しかし、概念レベルのメタラベルを含むデータセットはごくわずかであり、これらのメタラベルのほとんどは、ドメインの専門知識を必要としない自然画像に関係しています。 医学における厳密な注釈付きデータセットは、メラノーマのような単一の疾患に関連するメタラベルに焦点を当てている。 皮膚科では、皮膚疾患は確立された臨床用語を用いて記述され、臨床医は互いに身体検査の所見を記述できる。 SkinConは,皮膚科医が高頻度に注釈を付した皮膚疾患データセットで,複数の疾患プロセスに有用なアノテーションを付加した医用データセットである。 SkinConにはFitzpatrick 17kデータセットから3230枚の画像が含まれており、48の臨床的概念が濃密に注釈付けされている。 2人の皮膚科医が皮膚病変を記述するための臨床記述語として用いた。 例えば、"plaque"、"scale"、"erosion"などがある。 同じ概念は、ディバース・ダーマトロジー・イメージ・データセットから656個の皮膚疾患の画像にラベル付けするためにも用いられ、皮膚のトーン表現が多様である追加の外部データセットを提供する。 我々は、探索モデル、概念に基づく説明、概念ボトルネックなど、SkinConデータセットの潜在的な応用についてレビューする。 さらにskinconを使って,既存のdermatology aiモデルのコンセプトによるエラーのデバッグと,ポストホックなコンセプトボトルネックモデルによる解釈可能なモデルの開発という,2つのユースケースを実証した。

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