論文の概要: An explainable three dimension framework to uncover learning patterns: A unified look in variable sulci recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00903v5
• Date: Thu, 28 Nov 2024 22:52:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 20:28:06.92281
• Title: An explainable three dimension framework to uncover learning patterns: A unified look in variable sulci recognition
• Title（参考訳）: 学習パターンを明らかにするための説明可能な3次元フレームワーク
• Authors: Michail Mamalakis, Heloise de Vareilles, Atheer AI-Manea, Samantha C. Mitchell, Ingrid Arartz, Lynn Egeland Morch-Johnsen, Jane Garrison, Jon Simons, Pietro Lio, John Suckling, Graham Murray,
• Abstract要約: 我々は、高精度で低複雑さなグローバルな説明を提供することができる説明可能な人工知能(XAI)3Dフレームワークを開発した。 本フレームワークは,統計的特徴(Shape)とXAI法(GradCamとSHAP)を次元的還元と統合し,モデル学習とコホート固有変数の両方を反映した説明を確実にする。 これらの堅牢な説明は、後側頭頂部と内頭頂部を含む重要な亜領域の同定を促進した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.960322639147262
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The significant features identified in a representative subset of the dataset during the learning process of an artificial intelligence model are referred to as a 'global' explanation. 3D global explanations are crucial in neuroimaging, where a complex representational space demands more than basic 2D interpretations. However, current studies in the literature often lack the accuracy, comprehensibility, and 3D global explanations needed in neuroimaging and beyond. To address this gap, we developed an explainable artificial intelligence (XAI) 3D-Framework capable of providing accurate, low-complexity global explanations. We evaluated the framework using various 3D deep learning models trained on a well-annotated cohort of 596 structural MRIs. The binary classification task focused on detecting the presence or absence of the paracingulate sulcus, a highly variable brain structure associated with psychosis. Our framework integrates statistical features (Shape) and XAI methods (GradCam and SHAP) with dimensionality reduction, ensuring that explanations reflect both model learning and cohort-specific variability. By combining Shape, GradCam, and SHAP, our framework reduces inter-method variability, enhancing the faithfulness and reliability of global explanations. These robust explanations facilitated the identification of critical sub-regions, including the posterior temporal and internal parietal regions, as well as the cingulate region and thalamus, suggesting potential genetic or developmental influences. Our XAI 3D-Framework leverages global explanations to uncover the broader developmental context of specific cortical features. This approach advances the fields of deep learning and neuroscience by offering insights into normative brain development and atypical trajectories linked to mental illness, paving the way for more reliable and interpretable AI applications in neuroimaging.
• Abstract（参考訳）: 人工知能モデルの学習過程においてデータセットの代表的なサブセットで識別される重要な特徴を「グローバル」説明と呼ぶ。 複雑な表現空間は基本的な2次元の解釈以上のものを必要としている。 しかし、現在の文献の研究は、神経画像などに必要な正確さ、理解性、そして3Dグローバルな説明を欠いていることが多い。 このギャップに対処するために、我々は、高精度で低複雑さなグローバルな説明を提供することができる説明可能な人工知能(XAI)3Dフレームワークを開発した。 596個の構造MRIのコホートで訓練した各種3次元深層学習モデルを用いて,本フレームワークの評価を行った。 二項分類課題は、精神病に関連する高度に変動した脳構造である視床下核の存在または欠如を検出することに焦点を当てた。 本フレームワークは,統計的特徴(Shape)とXAI法(GradCamとSHAP)を次元的還元と統合し,モデル学習とコホート固有変数の両方を反映した説明を確実にする。 このフレームワークはShape, GradCam, SHAPを組み合わせることで, 金属間のばらつきを低減し, グローバルな説明の忠実さと信頼性を高める。 これらの堅牢な説明は、後頭葉と内頭頂部を含む重要な亜領域の同定、および角化領域と視床の同定を促進し、潜在的な遺伝的または発生的影響を示唆した。 我々のXAI 3D-Frameworkは、グローバルな説明を活用して、特定の皮質の特徴のより広範な発達状況を明らかにする。 このアプローチは、規範的脳発達と精神疾患に関連する非定型的軌跡に関する洞察を提供することによって、ディープラーニングと神経科学の分野を前進させ、ニューロイメージングにおけるより信頼性が高く解釈可能なAI応用への道を開く。

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