論文の概要: SHAMSUL: Simultaneous Heatmap-Analysis to investigate Medical Significance Utilizing Local interpretability methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08003v1
• Date: Sun, 16 Jul 2023 11:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 16:24:24.714279
• Title: SHAMSUL: Simultaneous Heatmap-Analysis to investigate Medical Significance Utilizing Local interpretability methods
• Title（参考訳）: SHAMSUL:局所的解釈可能性法を用いた医療的意義の同時解析
• Authors: Mahbub Ul Alam, Jaakko Hollm\'en, J\'on R\'unar Baldvinsson, Rahim Rahmani
• Abstract要約: 本研究は, 十分に確立された4つの解釈可能性手法の適用について検討した。 本研究の目的は,特定の病理学クラスに関連する予測を解釈することである。 我々の研究は、これらの解釈可能性手法の強みと限界を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2617078020344616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The interpretability of deep neural networks has become a subject of great interest within the medical and healthcare domain. This attention stems from concerns regarding transparency, legal and ethical considerations, and the medical significance of predictions generated by these deep neural networks in clinical decision support systems. To address this matter, our study delves into the application of four well-established interpretability methods: Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME), Shapley Additive exPlanations (SHAP), Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM), and Layer-wise Relevance Propagation (LRP). Leveraging the approach of transfer learning with a multi-label-multi-class chest radiography dataset, we aim to interpret predictions pertaining to specific pathology classes. Our analysis encompasses both single-label and multi-label predictions, providing a comprehensive and unbiased assessment through quantitative and qualitative investigations, which are compared against human expert annotation. Notably, Grad-CAM demonstrates the most favorable performance in quantitative evaluation, while the LIME heatmap segmentation visualization exhibits the highest level of medical significance. Our research highlights the strengths and limitations of these interpretability methods and suggests that a multimodal-based approach, incorporating diverse sources of information beyond chest radiography images, could offer additional insights for enhancing interpretability in the medical domain.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの解釈可能性は、医療分野や医療分野において大きな関心を集めている。 この注意は、透明性、法的および倫理的考察、およびこれらのディープニューラルネットワークが臨床意思決定支援システムで生み出す予測の医学的意義に関する懸念から来ている。 そこで本研究では, 局所解釈型モデル非依存説明法 (LIME) , シェープ付加拡張法 (SHAP) , グラディエント重み付きクラス活性化マッピング (Grad-CAM) , レイヤーワイド関連伝搬法 (LRP) の4つの方法について検討した。 マルチラベル・マルチクラスの胸部X線撮影データセットを用いたトランスファーラーニングのアプローチを応用し,特定の病理学クラスに関連する予測を解釈することを目的とする。 本分析では, 単一ラベルと多ラベルの予測を両方含み, 定量的および定性的な調査を通じて包括的かつ不偏な評価を行う。 特に、grad-camは定量的評価において最も好適な性能を示し、limeヒートマップのセグメンテーション可視化は医学的重要性の最高レベルを示す。 本研究は、これらの解釈可能性の強みと限界を強調し、胸部x線画像以外の多様な情報ソースを組み込んだマルチモーダル・アプローチが、医療領域における解釈可能性を高めるための追加の洞察をもたらすことを示唆する。

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