論文の概要: Diffusion-based Iterative Counterfactual Explanations for Fetal Ultrasound Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08700v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 17:04:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 13:38:34.999143
• Title: Diffusion-based Iterative Counterfactual Explanations for Fetal Ultrasound Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: 拡散に基づく胎児の反復的対実的説明 超音波画像品質評価
• Authors: Paraskevas Pegios, Manxi Lin, Nina Weng, Morten Bo S{\o}ndergaard Svendsen, Zahra Bashir, Siavash Bigdeli, Anders Nymark Christensen, Martin Tolsgaard and Aasa Feragen
• Abstract要約: 拡散に基づく反現実的説明可能なAIを用いて、低品質の非標準平面から現実的な高品質の標準平面を生成する。 このことは、視覚的フィードバックを提供することによる臨床医の訓練の強化と、画質の向上、そして下流の診断とモニタリングの両立を将来の約束として示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.185886588296547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Obstetric ultrasound image quality is crucial for accurate diagnosis and monitoring of fetal health. However, producing high-quality standard planes is difficult, influenced by the sonographer's expertise and factors like the maternal BMI or the fetus dynamics. In this work, we propose using diffusion-based counterfactual explainable AI to generate realistic high-quality standard planes from low-quality non-standard ones. Through quantitative and qualitative evaluation, we demonstrate the effectiveness of our method in producing plausible counterfactuals of increased quality. This shows future promise both for enhancing training of clinicians by providing visual feedback, as well as for improving image quality and, consequently, downstream diagnosis and monitoring.
• Abstract（参考訳）: 胎児の健康状態の正確な診断とモニタリングには,超音波画像の品質が不可欠である。 しかし、音韻学者の専門知識や母性BMIや胎児のダイナミクスなどの影響を受け、高品質な標準平面の作成は困難である。 本研究では,拡散に基づく対物的説明可能なAIを用いて,低品質の非標準平面から現実的な高品質の標準平面を生成することを提案する。 定量的および定性的な評価を通じて,本手法が品質向上に有効であることを示す。 このことは、視覚的フィードバックを提供することによる臨床医の訓練の強化と、画質の向上、そして下流の診断とモニタリングの両立を将来の約束として示している。

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