論文の概要: Pathologist-Like Explanations Unveiled: an Explainable Deep Learning
System for White Blood Cell Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13279v1
- Date: Fri, 20 Oct 2023 04:59:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 00:14:02.401094
- Title: Pathologist-Like Explanations Unveiled: an Explainable Deep Learning
System for White Blood Cell Classification
- Title(参考訳): 病理学者的な説明: 白血球分類のための説明可能な深層学習システム
- Authors: Aditya Shankar Pal, Debojyoti Biswas, Joy Mahapatra, Debasis Banerjee,
Prantar Chakrabarti and Utpal Garain
- Abstract要約: HemaXは5つの属性を使って、病理学者のような説明を生成する、説明可能なディープニューラルネットワークベースのモデルである。
HemaXは、平均的な分類精度が81.08%、ジャカード指数が89.16%で、驚くべき結果が得られる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.516937009186805
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: White blood cells (WBCs) play a crucial role in safeguarding the human body
against pathogens and foreign substances. Leveraging the abundance of WBC
imaging data and the power of deep learning algorithms, automated WBC analysis
has the potential for remarkable accuracy. However, the capability of deep
learning models to explain their WBC classification remains largely unexplored.
In this study, we introduce HemaX, an explainable deep neural network-based
model that produces pathologist-like explanations using five attributes:
granularity, cytoplasm color, nucleus shape, size relative to red blood cells,
and nucleus to cytoplasm ratio (N:C), along with cell classification,
localization, and segmentation. HemaX is trained and evaluated on a novel
dataset, LeukoX, comprising 467 blood smear images encompassing ten (10) WBC
types. The proposed model achieves impressive results, with an average
classification accuracy of 81.08% and a Jaccard index of 89.16% for cell
localization. Additionally, HemaX performs well in generating the five
explanations with a normalized mean square error of 0.0317 for N:C ratio and
over 80% accuracy for the other four attributes. Comprehensive experiments
comparing against multiple state-of-the-art models demonstrate that HemaX's
classification accuracy remains unaffected by its ability to provide
explanations. Moreover, empirical analyses and validation by expert
hematologists confirm the faithfulness of explanations predicted by our
proposed model.
- Abstract(参考訳): 白血球(WBC)は人体を病原体や異物から保護する上で重要な役割を担っている。
WBC画像データの豊富さとディープラーニングアルゴリズムのパワーを活用して、自動化されたWBC分析は、驚くべき精度の可能性がある。
しかし、WBC分類を説明する深層学習モデルの能力はほとんど探索されていない。
本研究では, 細胞質, 細胞質色, 核形状, 赤血球に対するサイズ, 細胞質比 (N:C) の5つの属性と, 細胞分類, 局在化, セグメンテーションの5つの属性を用いて, 病理学的な説明を生成する, 説明可能なディープニューラルネットワークベースモデルであるHemaXを紹介する。
HemaXは10 (10) WBC型を含む467個の血液スミア画像からなる新しいデータセットLeukoXで訓練され評価されている。
提案モデルでは, 平均分類精度81.08%, Jaccard index89.16%をセルローカライゼーションに適用した。
さらに、HemaX は N:C 比で 0.0317 の正規化平均平方誤差と他の 4 つの属性で 80% 以上の精度で 5 つの説明を生成するのによく機能する。
複数の最先端モデルと比較した総合的な実験は、HemaXの分類精度が説明を提供する能力の影響を受けていないことを示した。
さらに,本モデルにより予測された説明の忠実さを,専門家の血液学者による実証分析と検証により確認した。
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