論文の概要: A Reliable and Interpretable Framework of Multi-view Learning for Liver Fibrosis Staging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12054v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 06:53:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 14:37:48.517187
• Title: A Reliable and Interpretable Framework of Multi-view Learning for Liver Fibrosis Staging
• Title（参考訳）: 肝線維症ステージングのための多視点学習の信頼性と解釈可能なフレームワーク
• Authors: Zheyao Gao, Yuanye Liu, Fuping Wu, NanNan Shi, Yuxin Shi, Xiahai Zhuang
• Abstract要約: 肝線維化の進行は肝疾患患者の診断と治療計画に重要である。 腹部磁気共鳴画像(MRI)を用いた最新の深層学習法は、通常、肝臓のサブリージョンを入力として扱う。 我々は,この課題を多視点学習問題として定式化し,肝臓の複数の部分領域を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.491056805108183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Staging of liver fibrosis is important in the diagnosis and treatment planning of patients suffering from liver diseases. Current deep learning-based methods using abdominal magnetic resonance imaging (MRI) usually take a sub-region of the liver as an input, which nevertheless could miss critical information. To explore richer representations, we formulate this task as a multi-view learning problem and employ multiple sub-regions of the liver. Previously, features or predictions are usually combined in an implicit manner, and uncertainty-aware methods have been proposed. However, these methods could be challenged to capture cross-view representations, which can be important in the accurate prediction of staging. Therefore, we propose a reliable multi-view learning method with interpretable combination rules, which can model global representations to improve the accuracy of predictions. Specifically, the proposed method estimates uncertainties based on subjective logic to improve reliability, and an explicit combination rule is applied based on Dempster-Shafer's evidence theory with good power of interpretability. Moreover, a data-efficient transformer is introduced to capture representations in the global view. Results evaluated on enhanced MRI data show that our method delivers superior performance over existing multi-view learning methods.
• Abstract（参考訳）: 肝線維化の進行は肝疾患患者の診断と治療計画において重要である。 腹部磁気共鳴画像(MRI)を用いた現在のディープラーニング法は、通常、肝臓のサブリージョンを入力として取り込むが、重要な情報を見逃す可能性がある。 より豊かな表現を探索するために、我々はこのタスクを多視点学習問題として定式化し、肝臓の複数の部分領域を用いる。 これまで、特徴や予測は通常暗黙の方法で結合され、不確実性を認識する方法が提案されてきた。 しかし、これらの手法は、ステージングの正確な予測において重要な、クロスビュー表現のキャプチャに挑戦することができる。 そこで我々は,大域的表現をモデル化し,予測の精度を向上する,解釈可能な組み合わせルールを持つ信頼性の高い多視点学習手法を提案する。 具体的には,信頼性向上のために主観的論理に基づく不確実性を推定し,解釈可能性に優れたDempster-Shaferのエビデンス理論に基づく明示的な組み合わせルールを適用した。 さらに、グローバルビューにおける表現をキャプチャするために、データ効率の変換器を導入する。 拡張mriデータを用いて評価した結果,既存のマルチビュー学習法よりも優れた性能が得られた。

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