論文の概要: I-AI: A Controllable & Interpretable AI System for Decoding Radiologists' Intense Focus for Accurate CXR Diagnoses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13550v4
• Date: Sat, 9 Dec 2023 17:39:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 22:17:53.057685
• Title: I-AI: A Controllable & Interpretable AI System for Decoding Radiologists' Intense Focus for Accurate CXR Diagnoses
• Title（参考訳）: I-AI:正確なCXR診断のための放射線科医のインセンスフォーカスを復号するための制御可能・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: 解釈可能な人工知能(I-AI)は、新しく統一された制御可能な解釈可能なパイプラインである。 私たちのI-AI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焦点を合わせるか、どの発見を診断するか、という3つの重要な疑問に対処しています。
• 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 Interpretable Artificial Intelligence (I-AI) a novel and unified controllable interpretable pipeline for decoding the intense focus of radiologists in CXR diagnosis. Our I-AI 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 proposed I-AI leverages a vision-language model, allowing for precise control over the interpretation process while ensuring the exclusion of irrelevant features. To train our I-AI 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. The code, checkpoints, and data are at https://github.com/UARK-AICV/IAI
• 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力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であるi-aiを提案する。 我々のI-AI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焦点を合わせるか、どの所見を診断するか、という3つの重要な疑問に対処しています。 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。 提案するi-aiは視覚言語モデルを利用して解釈過程を正確に制御し,無関係な特徴を排除できる。 I-AIモデルをトレーニングするために、眼球データセット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。 コード、チェックポイント、データはhttps://github.com/UARK-AICV/IAIにある。

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