論文の概要: Post-Hoc Explainability of BI-RADS Descriptors in a Multi-task Framework for Breast Cancer Detection and Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14213v1
• Date: Sun, 27 Aug 2023 22:07:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 16:17:17.683040
• Title: Post-Hoc Explainability of BI-RADS Descriptors in a Multi-task Framework for Breast Cancer Detection and Segmentation
• Title（参考訳）: 乳がん検出・分節のためのマルチタスクフレームワークにおけるBI-RADSディスクリプタのホック後説明可能性
• Authors: Mohammad Karimzadeh, Aleksandar Vakanski, Min Xian, Boyu Zhang
• Abstract要約: MT-BI-RADSは乳房超音波(BUS)画像における腫瘍検出のための新しい深層学習手法である。 放射線科医が腫瘍の悪性度を予測するための意思決定プロセスを理解するための3つのレベルの説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.08423125835335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite recent medical advancements, breast cancer remains one of the most prevalent and deadly diseases among women. Although machine learning-based Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems have shown potential to assist radiologists in analyzing medical images, the opaque nature of the best-performing CAD systems has raised concerns about their trustworthiness and interpretability. This paper proposes MT-BI-RADS, a novel explainable deep learning approach for tumor detection in Breast Ultrasound (BUS) images. The approach offers three levels of explanations to enable radiologists to comprehend the decision-making process in predicting tumor malignancy. Firstly, the proposed model outputs the BI-RADS categories used for BUS image analysis by radiologists. Secondly, the model employs multi-task learning to concurrently segment regions in images that correspond to tumors. Thirdly, the proposed approach outputs quantified contributions of each BI-RADS descriptor toward predicting the benign or malignant class using post-hoc explanations with Shapley Values.
• Abstract（参考訳）: 近年の医学的進歩にもかかわらず、乳がんは女性の中で最も一般的で致命的な疾患の1つである。 機械学習に基づくコンピュータ支援診断システム(CAD)は, 医用画像解析において放射線技師を支援する可能性を示しているが, 最良のCADシステムの不透明な性質は, 信頼性と解釈可能性に関する懸念を提起している。 本稿では,乳房超音波(BUS)画像における腫瘍検出のための新しい深層学習手法MT-BI-RADSを提案する。 このアプローチは、放射線科医が腫瘍悪性腫瘍の予測における意思決定過程を理解するための3段階の説明を提供する。 まず,BUS画像解析に用いるBI-RADSカテゴリを,放射線技師により出力する。 第二に、マルチタスク学習を用いて腫瘍に対応する画像の領域を同時分割する。 第3に,提案手法は,シェープリー値を用いたポストホックな説明を用いて,良性または悪性のクラスを予測するためのbi-radディスクリプタの定量化コントリビューションを出力する。

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