論文の概要: Problems and shortcuts in deep learning for screening mammography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16417v1
- Date: Wed, 29 Mar 2023 02:50:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 16:14:43.411305
- Title: Problems and shortcuts in deep learning for screening mammography
- Title（参考訳）: マンモグラフィ検診における深層学習の問題点とショートカット
- Authors: Trevor Tsue, Brent Mombourquette, Ahmed Taha, Thomas Paul Matthews,
Yen Nhi Truong Vu, Jason Su
- Abstract要約: この研究は、ディープラーニングモデルの性能と一般化性に関する未解明の課題を明らかにする。
私たちは2008年から2017年にかけて取得された120,112の米国立試験(3,467のがん)の振り返りデータセットに基づいて、がんを分類するAIモデルを訓練した。
11,593人(がん102人,女性7,594人,女性57.1人,女性11.0人),英国1,880人(がん590人,女性1,745人,女性63.3人,女性7.2人)を対象に検診を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9033848132822726
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work reveals undiscovered challenges in the performance and
generalizability of deep learning models. We (1) identify spurious shortcuts
and evaluation issues that can inflate performance and (2) propose training and
analysis methods to address them.
We trained an AI model to classify cancer on a retrospective dataset of
120,112 US exams (3,467 cancers) acquired from 2008 to 2017 and 16,693 UK exams
(5,655 cancers) acquired from 2011 to 2015.
We evaluated on a screening mammography test set of 11,593 US exams (102
cancers; 7,594 women; age 57.1 \pm 11.0) and 1,880 UK exams (590 cancers; 1,745
women; age 63.3 \pm 7.2). A model trained on images of only view markers (no
breast) achieved a 0.691 AUC. The original model trained on both datasets
achieved a 0.945 AUC on the combined US+UK dataset but paradoxically only 0.838
and 0.892 on the US and UK datasets, respectively. Sampling cancers equally
from both datasets during training mitigated this shortcut. A similar AUC
paradox (0.903) occurred when evaluating diagnostic exams vs screening exams
(0.862 vs 0.861, respectively). Removing diagnostic exams during training
alleviated this bias. Finally, the model did not exhibit the AUC paradox over
scanner models but still exhibited a bias toward Selenia Dimension (SD) over
Hologic Selenia (HS) exams. Analysis showed that this AUC paradox occurred when
a dataset attribute had values with a higher cancer prevalence (dataset bias)
and the model consequently assigned a higher probability to these attribute
values (model bias). Stratification and balancing cancer prevalence can
mitigate shortcuts during evaluation.
Dataset and model bias can introduce shortcuts and the AUC paradox,
potentially pervasive issues within the healthcare AI space. Our methods can
verify and mitigate shortcuts while providing a clear understanding of
performance.
- Abstract（参考訳）: この研究は、ディープラーニングモデルの性能と一般化性に関する未解明の課題を明らかにする。
1)パフォーマンスを膨らませる可能性のあるスプリアスショートカットと評価問題を特定し,(2)それらに対処するためのトレーニングと分析方法を提案する。
2008年から2017年に獲得した120,112の米国試験(3,467のがん)と2011年から2015年に獲得した16,693の英国試験(5,655のがん)のふりかえりデータセットに基づいて、がんを分類するaiモデルをトレーニングした。
11,593試験(がん102例、女性7,594例、年齢57.1 \pm 11.0例)と1,880試験(がん590例、女性1,745例、年齢63.3 \pm 7.2)のスクリーニングマンモグラフィテストセットを評価した。
乳房のない視標のみの画像で訓練されたモデルは0.691 aucを達成した。
両データセットでトレーニングされたオリジナルのモデルは、us+ukデータセットで0.945 aucを達成したが、アメリカとイギリスのデータセットではそれぞれ0.838と0.892に過ぎなかった。
トレーニング中の両方のデータセットからがんを等しくサンプリングすることは、このショートカットを緩和した。
同様のAUCパラドックス(0.903)は、診断試験とスクリーニング試験(0.862対0.861)の評価において発生した。
トレーニング中の診断試験の削除は、このバイアスを軽減した。
最終的に、このモデルはスキャナーモデルよりもAUCパラドックスを示しなかったが、Hological Selenia (HS)試験よりもSelenia Dimension (SD)に偏っている。
分析の結果、このaucパラドックスは、データセット属性ががんの有病率が高い値(データセットバイアス)を持ち、その結果、これらの属性値(モデルバイアス)に高い確率を割り当てた時に発生する。
がんの有病率は、評価中にショートカットを緩和することができる。
データセットとモデルバイアスは、ショートカットとAUCパラドックスを導入し、医療AI分野に広く浸透する可能性がある。
我々の手法は、性能を明確に理解しながら、ショートカットの検証と緩和が可能である。
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