論文の概要: A Lightweight Generative Model for Interpretable Subject-level Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11107v3
• Date: Fri, 11 Oct 2024 14:38:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:29:35.594069
• Title: A Lightweight Generative Model for Interpretable Subject-level Prediction
• Title（参考訳）: 解釈可能な主観レベル予測のための軽量生成モデル
• Authors: Chiara Mauri, Stefano Cerri, Oula Puonti, Mark Mühlau, Koen Van Leemput,
• Abstract要約: 本稿では,本質的に解釈可能な単一対象予測手法を提案する。 実験により、結果のモデルを効率よく逆転させ、正確な主観レベルの予測を行うことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07989135005592125
• License:
• Abstract: Recent years have seen a growing interest in methods for predicting an unknown variable of interest, such as a subject's diagnosis, from medical images depicting its anatomical-functional effects. Methods based on discriminative modeling excel at making accurate predictions, but are challenged in their ability to explain their decisions in anatomically meaningful terms. In this paper, we propose a simple technique for single-subject prediction that is inherently interpretable. It augments the generative models used in classical human brain mapping techniques, in which the underlying cause-effect relations can be encoded, with a multivariate noise model that captures dominant spatial correlations. Experiments demonstrate that the resulting model can be efficiently inverted to make accurate subject-level predictions, while at the same time offering intuitive visual explanations of its inner workings. The method is easy to use: training is fast for typical training set sizes, and only a single hyperparameter needs to be set by the user. Our code is available at https://github.com/chiara-mauri/Interpretable-subject-level-prediction.
• Abstract（参考訳）: 近年、解剖学的機能的効果を描写した医用画像から、被験者の診断などの未知の変数を予測する方法への関心が高まっている。 識別的モデリングに基づく手法は正確な予測を行うのに優れているが、解剖学的に意味のある言葉でその決定を説明する能力に挑戦される。 本稿では,自然に解釈可能な単一対象予測のための簡単な手法を提案する。 これは、古典的な人間の脳マッピング技術で使われる生成モデルを拡張し、基礎となる因果関係を符号化し、支配的な空間的相関を捉える多変量ノイズモデルである。 実験により、結果のモデルを効率よく逆転して正確な主観レベルの予測を行うことができ、同時に内部動作の直感的な視覚的説明を提供することが示された。 トレーニングは一般的なトレーニングセットのサイズで高速で、ユーザが設定するハイパーパラメータは1つだけです。 私たちのコードはhttps://github.com/chiara-mauri/Interpretable-subject-level-predictionで利用可能です。

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