論文の概要: Interpretable and intervenable ultrasonography-based machine learning
models for pediatric appendicitis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14460v3
- Date: Fri, 24 Nov 2023 15:25:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 04:27:39.435515
- Title: Interpretable and intervenable ultrasonography-based machine learning
models for pediatric appendicitis
- Title（参考訳）: 小児虫垂炎に対する経時的およびインターベンタブル超音波を用いた機械学習モデル
- Authors: Ri\v{c}ards Marcinkevi\v{c}s, Patricia Reis Wolfertstetter, Ugne
Klimiene, Kieran Chin-Cheong, Alyssia Paschke, Julia Zerres, Markus
Denzinger, David Niederberger, Sven Wellmann, Ece Ozkan, Christian Knorr,
Julia E. Vogt
- Abstract要約: 虫垂炎は小児腹部手術の最も多い原因の一つである。
虫垂炎に対する以前の意思決定支援システムは、臨床、検査、スコアリング、およびCTデータに焦点を当ててきた。
超音波画像を用いた虫垂炎の診断・管理・重症度予測のための解釈可能な機械学習モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.083060080133842
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Appendicitis is among the most frequent reasons for pediatric abdominal
surgeries. Previous decision support systems for appendicitis have focused on
clinical, laboratory, scoring, and computed tomography data and have ignored
abdominal ultrasound, despite its noninvasive nature and widespread
availability. In this work, we present interpretable machine learning models
for predicting the diagnosis, management and severity of suspected appendicitis
using ultrasound images. Our approach utilizes concept bottleneck models (CBM)
that facilitate interpretation and interaction with high-level concepts
understandable to clinicians. Furthermore, we extend CBMs to prediction
problems with multiple views and incomplete concept sets. Our models were
trained on a dataset comprising 579 pediatric patients with 1709 ultrasound
images accompanied by clinical and laboratory data. Results show that our
proposed method enables clinicians to utilize a human-understandable and
intervenable predictive model without compromising performance or requiring
time-consuming image annotation when deployed. For predicting the diagnosis,
the extended multiview CBM attained an AUROC of 0.80 and an AUPR of 0.92,
performing comparably to similar black-box neural networks trained and tested
on the same dataset.
- Abstract（参考訳）: 虫垂炎は小児腹部手術の最も多い原因の一つである。
虫垂炎の診断支援システムは, 臨床, 検査, 採点, CTデータに重点を置いており, 非侵襲性, 広範囲性にもかかわらず腹部超音波検査を無視している。
本稿では,超音波画像を用いた虫垂炎の診断,管理,重症度を予測するための解釈可能な機械学習モデルを提案する。
提案手法は,臨床医が理解可能な高レベル概念の解釈と相互作用を容易にする概念ボトルネックモデル(CBM)を利用する。
さらに,CBMを複数のビューや不完全な概念セットによる予測問題に拡張する。
対象は小児579例, 超音波画像1709例, 臨床・臨床データ, 検査データであった。
提案手法により, 臨床医は, 性能を損なうことなく, かつ, デプロイ時に時間を要する画像アノテーションを必要とせずに, 人体で理解可能な予測モデルを利用できることを示す。
診断を予測するため、拡張マルチビューCBMはAUROCが0.80、AUPRが0.92に達し、同じデータセットでトレーニングおよびテストされた類似のブラックボックスニューラルネットワークと互換性がある。
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