論文の概要: Causality-Driven One-Shot Learning for Prostate Cancer Grading from MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10725v1
- Date: Tue, 19 Sep 2023 16:08:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 13:30:34.256381
- Title: Causality-Driven One-Shot Learning for Prostate Cancer Grading from MRI
- Title（参考訳）: MRIによる前立腺癌の1ショット学習
- Authors: Gianluca Carloni, Eva Pachetti, Sara Colantonio
- Abstract要約: 本稿では,画像中の弱い因果信号を学習し,活用する医用画像の自動分類手法を提案する。
我々のフレームワークは畳み込みニューラルネットワークのバックボーンと因果抽出モジュールで構成されている。
本研究は,特徴間の因果関係が,関連情報を識別するモデルの能力を高める上で重要な役割を担っていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.049712834719005
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present a novel method to automatically classify medical
images that learns and leverages weak causal signals in the image. Our
framework consists of a convolutional neural network backbone and a
causality-extractor module that extracts cause-effect relationships between
feature maps that can inform the model on the appearance of a feature in one
place of the image, given the presence of another feature within some other
place of the image. To evaluate the effectiveness of our approach in low-data
scenarios, we train our causality-driven architecture in a One-shot learning
scheme, where we propose a new meta-learning procedure entailing meta-training
and meta-testing tasks that are designed using related classes but at different
levels of granularity. We conduct binary and multi-class classification
experiments on a publicly available dataset of prostate MRI images. To validate
the effectiveness of the proposed causality-driven module, we perform an
ablation study and conduct qualitative assessments using class activation maps
to highlight regions strongly influencing the network's decision-making
process. Our findings show that causal relationships among features play a
crucial role in enhancing the model's ability to discern relevant information
and yielding more reliable and interpretable predictions. This would make it a
promising approach for medical image classification tasks.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,画像中の弱い因果信号を学習し,活用する医用画像の自動分類手法を提案する。
我々のフレームワークは畳み込みニューラルネットワークのバックボーンと因果抽出モジュールから構成されており、画像の他の場所に別の特徴が存在することを考慮し、画像の1箇所に特徴の出現についてモデルに通知できる特徴マップ間の因果関係を抽出する。
低データシナリオにおける我々のアプローチの有効性を評価するため、我々は1ショット学習方式で因果性駆動型アーキテクチャを訓練し、関連するクラスで設計されるが粒度の異なるメタトレーニングおよびメタテストタスクを含む新しいメタ学習手法を提案する。
前立腺mri画像の公開データセット上でバイナリおよびマルチクラス分類実験を行う。
提案する因果性駆動モジュールの有効性を検証するため,我々はアブレーション研究を行い,ネットワークの意思決定プロセスに強い影響を与える領域を強調するためにクラス活性化マップを用いた質的評価を行う。
本研究は,特徴間の因果関係が,関連情報を識別し,より信頼性と解釈可能な予測を行う能力を高める上で重要な役割を担っていることを示す。
これにより、医療画像分類タスクには有望なアプローチとなる。
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