論文の概要: Decoding Radiologists Intense Focus for Accurate CXR Diagnoses: A Controllable and Interpretable AI System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13550v1
• Date: Sun, 24 Sep 2023 04:48:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 19:02:58.259709
• Title: Decoding Radiologists Intense Focus for Accurate CXR Diagnoses: A Controllable and Interpretable AI System
• Title（参考訳）: 放射線科医の正確なcxr診断への集中度:制御可能で解釈可能なaiシステム
• Authors: Trong Thang Pham, Jacob Brecheisen, Anh Nguyen, Hien Nguyen, Ngan Le
• Abstract要約: 胸部X線診断における放射線技師の強い焦点を復号するための,新規かつ統一的な制御可能な解釈可能なパイプラインを提案する。 当社のアプローチでは、放射線科医がどこに見えるか、特定の領域にどのくらい集中しているか、どの所見が診断されるのか、という3つの重要な疑問に対処しています。 放射線学者の視線を捉えることによって、我々は、放射線学的解釈の基礎となる認知過程に関する洞察を提供する統一的なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.260958560874812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of chest X-ray (CXR) diagnosis, existing works often focus solely on determining where a radiologist looks, typically through tasks such as detection, segmentation, or classification. However, these approaches are often designed as black-box models, lacking interpretability. In this paper, we introduce a novel and unified controllable interpretable pipeline for decoding the intense focus of radiologists in CXR diagnosis. Our approach addresses three key questions: where a radiologist looks, how long they focus on specific areas, and what findings they diagnose. By capturing the intensity of the radiologist's gaze, we provide a unified solution that offers insights into the cognitive process underlying radiological interpretation. Unlike current methods that rely on black-box machine learning models, which can be prone to extracting erroneous information from the entire input image during the diagnosis process, we tackle this issue by effectively masking out irrelevant information. Our approach leverages a vision-language model, allowing for precise control over the interpretation process while ensuring the exclusion of irrelevant features. To train our model, we utilize an eye gaze dataset to extract anatomical gaze information and generate ground truth heatmaps. Through extensive experimentation, we demonstrate the efficacy of our method. We showcase that the attention heatmaps, designed to mimic radiologists' focus, encode sufficient and relevant information, enabling accurate classification tasks using only a portion of CXR.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線診断(CXR)の分野では、既存の研究は、放射線技師がどこに見えるか、通常、検出、セグメンテーション、分類などのタスクによって決定することのみに焦点を当てることが多い。 しかしながら、これらのアプローチはしばしばブラックボックスモデルとして設計され、解釈性に欠ける。 本稿では,cxr診断における放射線科医の集中度をデコードするための新しい統一的な制御可能なパイプラインを提案する。 私たちのアプローチでは、3つの重要な疑問に対処しています。放射線科医が見ている場所、特定の領域に集中する時間、診断結果です。 放射線科医の視線の強さを捉えることで、放射線学的な解釈の基礎となる認知過程についての洞察を提供する統一的なソリューションを提供する。 診断処理中に入力画像全体から誤情報を抽出する傾向にあるブラックボックス機械学習モデルに依存する現在の手法とは異なり、無関係な情報を効果的にマスキングすることでこの問題に対処する。 提案手法は視覚言語モデルを利用して解釈過程を正確に制御し,無関係な特徴の排除を確実にする。 本モデルでは,眼球データを用いて解剖学的視線情報を抽出し,地上の真理熱マップを生成する。 実験により,本手法の有効性を実証した。 放射線学者の焦点を真似た注意熱マップが十分な情報をエンコードし,CXRの一部のみを用いて正確な分類作業を可能にすることを示す。

関連論文リスト

• FG-CXR: A Radiologist-Aligned Gaze Dataset for Enhancing Interpretability in Chest X-Ray Report Generation [9.374812942790953]
  我々は, 放射線学者が生成したキャプションと, 各解剖学の視線注意熱マップとの間に, 微粒なペアリング情報を提供するFine-Grained CXRデータセットを提案する。 解析の結果, ブラックボックス画像キャプション法を用いてレポートを生成するだけでは, CXRのどの情報を利用するのかを適切に説明できないことがわかった。 本稿では, 放射線科医の視線と転写の両面を密接に一致させるため, 放射線科医の診断過程を模倣する新しい注意生成ネットワーク(Gen-XAI)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T02:22:40Z)
• Decoding Radiologists' Intentions: A Novel System for Accurate Region Identification in Chest X-ray Image Analysis [2.207061125661163]
  胸部X線(CXR)画像解析では、放射線技師は様々な領域を慎重に観察し、レポートにその観察を記録している。 CXR診断における誤りの頻度、特に経験の浅い放射線科医や病院の住民は、放射線科医の意図とそれに伴う関心領域を理解することの重要性を強調している。 本報告では, 放射線技師がCXR画像に対する関心領域について, 主観的意図を識別するシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T15:18:26Z)
• Enhancing Human-Computer Interaction in Chest X-ray Analysis using Vision and Language Model with Eye Gaze Patterns [7.6599164274971026]
  VLM(Vision-Language Models)は、視線データとテキストプロンプトを併用することで、放射線技師の注意を喚起する。 眼球データから生成した熱マップを医療画像にオーバーレイし、放射線技師の集中した領域をハイライトする。 その結果,視線情報の挿入は胸部X線解析の精度を著しく向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T00:09:05Z)
• Generation of Radiology Findings in Chest X-Ray by Leveraging Collaborative Knowledge [6.792487817626456]
  医学的イメージを解釈する認知的タスクは、放射線学のワークフローにおいて最も重要であり、しばしば時間を要するステップである。 この研究は、ほとんどの時間をFindingsの執筆またはナレーションに費やしている放射線学者の作業量を削減することに焦点を当てている。 単段階画像キャプションタスクとして放射線学レポートを生成する過去の研究とは異なり、CXR画像の解釈の複雑さを考慮に入れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-18T00:51:28Z)
• Act Like a Radiologist: Radiology Report Generation across Anatomical Regions [50.13206214694885]
  X-RGenは6つの解剖学的領域にわたる放射線学者によるレポート生成フレームワークである。 X-RGenでは、ヒトの放射線学者の行動を模倣し、これらを4つの主要な段階に分解する。 画像エンコーダの認識能力は,各領域にまたがる画像やレポートを分析して向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T07:12:35Z)
• Radiomics-Guided Global-Local Transformer for Weakly Supervised Pathology Localization in Chest X-Rays [65.88435151891369]
  Radiomics-Guided Transformer (RGT)は、テキストトグロバル画像情報と、テキストトグロバル情報とを融合する。 RGTは、画像トランスフォーマーブランチ、放射能トランスフォーマーブランチ、および画像と放射線情報を集約する融合層から構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-10T06:32:56Z)
• SQUID: Deep Feature In-Painting for Unsupervised Anomaly Detection [76.01333073259677]
  無線画像からの異常検出のための空間認識型メモリキューを提案する(略してSQUID)。 SQUIDは, 微細な解剖学的構造を逐次パターンに分類でき, 推測では画像中の異常(見えない/修正されたパターン)を識別できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-26T13:47:34Z)
• Generative Residual Attention Network for Disease Detection [51.60842580044539]
  本稿では, 条件付き生成逆学習を用いたX線疾患発生のための新しいアプローチを提案する。 我々は,患者の身元を保存しながら,対象領域に対応する放射線画像を生成する。 次に、ターゲット領域で生成されたX線画像を用いてトレーニングを増強し、検出性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T14:15:57Z)
• Variational Knowledge Distillation for Disease Classification in Chest X-Rays [102.04931207504173]
  我々は,X線に基づく疾患分類のための新しい確率的推論フレームワークである反復的知識蒸留(VKD)を提案する。 提案手法の有効性を,X線画像とEHRを用いた3つの公開ベンチマークデータセットに示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T14:13:56Z)
• Learning Invariant Feature Representation to Improve Generalization across Chest X-ray Datasets [55.06983249986729]
  我々は、トレーニングデータと同じデータセットでテストすると、ディープラーニングモデルが、異なるソースからデータセットでテストされると、パフォーマンスが低下し始めることを示す。 対戦型トレーニング戦略を用いることで、ネットワークはソース不変表現を学習せざるを得ないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-04T07:41:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。