論文の概要: Interpretable 2D Vision Models for 3D Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06614v2
• Date: Mon, 4 Dec 2023 10:36:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 22:57:29.482853
• Title: Interpretable 2D Vision Models for 3D Medical Images
• Title（参考訳）: 3次元医用画像の解釈可能な2次元視覚モデル
• Authors: Alexander Ziller, Ayhan Can Erdur, Marwa Trigui, Alp G\"uvenir, Tamara T. Mueller, Philip M\"uller, Friederike Jungmann, Johannes Brandt, Jan Peeken, Rickmer Braren, Daniel Rueckert, Georgios Kaissis
• Abstract要約: 本研究では,3次元画像処理における中間特徴表現を用いた2次元ネットワークの適応手法を提案する。 我々は、ベンチマークとして3D MedMNISTデータセットと、既存の手法に匹敵する数百の高分解能CTまたはMRIスキャンからなる2つの実世界のデータセットを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.75089895500738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Training Artificial Intelligence (AI) models on 3D images presents unique challenges compared to the 2D case: Firstly, the demand for computational resources is significantly higher, and secondly, the availability of large datasets for pre-training is often limited, impeding training success. This study proposes a simple approach of adapting 2D networks with an intermediate feature representation for processing 3D images. Our method employs attention pooling to learn to assign each slice an importance weight and, by that, obtain a weighted average of all 2D slices. These weights directly quantify the contribution of each slice to the contribution and thus make the model prediction inspectable. We show on all 3D MedMNIST datasets as benchmark and two real-world datasets consisting of several hundred high-resolution CT or MRI scans that our approach performs on par with existing methods. Furthermore, we compare the in-built interpretability of our approach to HiResCam, a state-of-the-art retrospective interpretability approach.
• Abstract（参考訳）: 第一に、計算資源の需要は著しく高く、第二に、事前トレーニングのための大規模なデータセットの可用性は、しばしば制限され、トレーニングの成功を妨げる。 本研究では,3次元画像処理における中間特徴表現を用いた2次元ネットワークの適応手法を提案する。 提案手法では,各スライスに重要度を割り当てることを学ぶためにアテンションプールを用いて,各2dスライスの重み付け平均値を得る。 これらの重みは、各スライスの貢献度を直接定量化し、モデル予測を検査可能にする。 我々は、ベンチマークとして3D MedMNISTデータセットと、既存の手法に匹敵する数百の高分解能CTまたはMRIスキャンからなる2つの実世界のデータセットを示す。 さらに,私たちのアプローチが組み込まれている解釈可能性と,最先端のレトロスペクティブ解釈アプローチであるhirescamを比較した。

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