論文の概要: eXplainable Artificial Intelligence on Medical Images: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07511v1
• Date: Fri, 12 May 2023 14:25:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 12:29:08.584548
• Title: eXplainable Artificial Intelligence on Medical Images: A Survey
• Title（参考訳）: 医療画像における説明可能な人工知能:調査
• Authors: Matteus Vargas Sim\~ao da Silva, Rodrigo Reis Arrais, Jhessica Victoria Santos da Silva, Felipe Souza T\^anios, Mateus Antonio Chinelatto, Natalia Backhaus Pereira, Renata De Paris, Lucas Cesar Ferreira Domingos, Rodrigo D\'oria Villa\c{c}a, Vitor Lopes Fabris, Nayara Rossi Brito da Silva, Ana Claudia Akemi Matsuki de Faria, Jose Victor Nogueira Alves da Silva, Fabiana Cristina Queiroz de Oliveira Marucci, Francisco Alves de Souza Neto, Danilo Xavier Silva, Vitor Yukio Kondo, Claudio Filipi Gon\c{c}alves dos Santos
• Abstract要約: 機械学習分野の最近の分野は、説明可能な人工知能(XAIとも呼ばれる)であり、このようなブラックボックスモデルの結果を説明することを目的としている。 本研究は、XAI分野における最近のいくつかの研究を医療診断研究に適用し、いくつかの異なる疾患における機械学習結果の説明可能性について分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the last few years, the number of works about deep learning applied to the medical field has increased enormously. The necessity of a rigorous assessment of these models is required to explain these results to all people involved in medical exams. A recent field in the machine learning area is explainable artificial intelligence, also known as XAI, which targets to explain the results of such black box models to permit the desired assessment. This survey analyses several recent studies in the XAI field applied to medical diagnosis research, allowing some explainability of the machine learning results in several different diseases, such as cancers and COVID-19.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、医学分野に適用される深層学習に関する著作が急増している。 これらのモデルの厳密な評価の必要性は、これらの結果を医療試験関係者全員に説明するために必要である。 機械学習分野の最近の分野は、XAIとしても知られる説明可能な人工知能であり、望まれる評価を許容するために、このようなブラックボックスモデルの結果を説明することを目的としている。 本研究は、XAI分野における最近のいくつかの研究を医学的診断研究に適用し、機械学習の結果ががんやCOVID-19などいくつかの異なる疾患で説明可能であることを分析した。

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