Fugu-MT 論文翻訳(概要): Digital Histopathology with Graph Neural Networks: Concepts and Explanations for Clinicians

論文の概要: Digital Histopathology with Graph Neural Networks: Concepts and Explanations for Clinicians

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02225v1
Date: Mon, 4 Dec 2023 00:20:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-06 18:11:59.221038
Title: Digital Histopathology with Graph Neural Networks: Concepts and Explanations for Clinicians
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたデジタル病理 : 臨床医のための概念と解説
Authors: Alessandro Farace di Villaforesta, Lucie Charlotte Magister, Pietro Barbiero, Pietro Li\`o
Abstract要約: GCExplainerとLogic Explained Networksを用いて,グラフニューラルネットワークのグローバルな説明を行う。乳がんのH&Eスライドのトレーニングにより、臨床医に説明可能な信頼できるAIツールを提供することで、有望な結果を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 54.136225756724755
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: To address the challenge of the ``black-box" nature of deep learning in medical settings, we combine GCExplainer - an automated concept discovery solution - along with Logic Explained Networks to provide global explanations for Graph Neural Networks. We demonstrate this using a generally applicable graph construction and classification pipeline, involving panoptic segmentation with HoVer-Net and cancer prediction with Graph Convolution Networks. By training on H&E slides of breast cancer, we show promising results in offering explainable and trustworthy AI tools for clinicians.
Abstract（参考訳）: 医療環境でのディープラーニングの‘ブラックボックス’という性質の課題に対処するために、自動概念発見ソリューションであるgcexplainerと、ロジック説明ネットワークを組み合わせることで、グラフニューラルネットワークのグローバルな説明を提供する。我々は,ホバーネットを用いた汎視分節化と,グラフ畳み込みネットワークを用いた癌予測を含む,汎用的なグラフ構築と分類パイプラインを用いてこれを実証する。乳がんのH&Eスライドのトレーニングにより、臨床医に説明可能な信頼できるAIツールを提供することで、有望な結果を示す。

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