論文の概要: Is Grad-CAM Explainable in Medical Images?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10506v1
- Date: Thu, 20 Jul 2023 00:06:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-21 15:20:48.391444
- Title: Is Grad-CAM Explainable in Medical Images?
- Title（参考訳）: Grad-CAMは医療画像で説明できるのか?
- Authors: Subhashis Suara, Aayush Jha, Pratik Sinha, Arif Ahmed Sekh
- Abstract要約: Grad-CAMは、ディープラーニングモデルの意思決定プロセスで使用される画像の最も重要な領域を強調するベースラインである。
これは、分類や説明などの多くのコンピュータビジョン(CV)タスクに適用されている。
本研究では,説明可能な深層学習の原理と医用画像との関連について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3723120574076129
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Explainable Deep Learning has gained significant attention in the field of
artificial intelligence (AI), particularly in domains such as medical imaging,
where accurate and interpretable machine learning models are crucial for
effective diagnosis and treatment planning. Grad-CAM is a baseline that
highlights the most critical regions of an image used in a deep learning
model's decision-making process, increasing interpretability and trust in the
results. It is applied in many computer vision (CV) tasks such as
classification and explanation. This study explores the principles of
Explainable Deep Learning and its relevance to medical imaging, discusses
various explainability techniques and their limitations, and examines medical
imaging applications of Grad-CAM. The findings highlight the potential of
Explainable Deep Learning and Grad-CAM in improving the accuracy and
interpretability of deep learning models in medical imaging. The code is
available in (will be available).
- Abstract（参考訳）: 説明可能なディープラーニング(Explainable Deep Learning)は、人工知能(AI)分野、特に医療画像などの領域において、効果的な診断と治療計画のために正確かつ解釈可能な機械学習モデルが不可欠である。
Grad-CAMは、ディープラーニングモデルの意思決定プロセスで使用される画像の最も重要な領域を強調し、解釈可能性を高め、結果に対する信頼を高めるベースラインである。
これは分類や説明など多くのコンピュータビジョン(CV)タスクに適用されている。
本研究では,説明可能な深層学習の原理と医用画像との関連性について考察し,様々な説明可能性技術とその限界について考察し,Grad-CAMの医用画像応用について検討する。
この結果は、医療画像におけるディープラーニングモデルの精度と解釈性を改善するために、説明可能なDeep LearningとGrad-CAMの可能性を浮き彫りにした。
コードは利用可能である(利用可能になる予定)。
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