論文の概要: Enhancing Breast Cancer Diagnosis in Mammography: Evaluation and Integration of Convolutional Neural Networks and Explainable AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03892v1
- Date: Fri, 5 Apr 2024 05:00:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-08 17:06:15.300686
- Title: Enhancing Breast Cancer Diagnosis in Mammography: Evaluation and Integration of Convolutional Neural Networks and Explainable AI
- Title（参考訳）: マンモグラフィにおける乳癌診断の強化:畳み込みニューラルネットワークと説明可能なAIの評価と統合
- Authors: Maryam Ahmed, Tooba Bibi, Rizwan Ahmed Khan, Sidra Nasir,
- Abstract要約: この研究は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と説明可能な人工知能(XAI)を組み合わせた統合フレームワークを導入する。
本研究は,マンモグラフィ画像の良悪性と悪性の鑑別を効果的に行うものである。
この研究は、AI駆動意思決定の解釈可能性を高めることによって、AIシステムと医療実践者のコラボレーションを改善するための基礎となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The study introduces an integrated framework combining Convolutional Neural Networks (CNNs) and Explainable Artificial Intelligence (XAI) for the enhanced diagnosis of breast cancer using the CBIS-DDSM dataset. Utilizing a fine-tuned ResNet50 architecture, our investigation not only provides effective differentiation of mammographic images into benign and malignant categories but also addresses the opaque "black-box" nature of deep learning models by employing XAI methodologies, namely Grad-CAM, LIME, and SHAP, to interpret CNN decision-making processes for healthcare professionals. Our methodology encompasses an elaborate data preprocessing pipeline and advanced data augmentation techniques to counteract dataset limitations, and transfer learning using pre-trained networks, such as VGG-16, DenseNet and ResNet was employed. A focal point of our study is the evaluation of XAI's effectiveness in interpreting model predictions, highlighted by utilising the Hausdorff measure to assess the alignment between AI-generated explanations and expert annotations quantitatively. This approach plays a critical role for XAI in promoting trustworthiness and ethical fairness in AI-assisted diagnostics. The findings from our research illustrate the effective collaboration between CNNs and XAI in advancing diagnostic methods for breast cancer, thereby facilitating a more seamless integration of advanced AI technologies within clinical settings. By enhancing the interpretability of AI-driven decisions, this work lays the groundwork for improved collaboration between AI systems and medical practitioners, ultimately enriching patient care. Furthermore, the implications of our research extend well beyond the current methodologies, advocating for subsequent inquiries into the integration of multimodal data and the refinement of AI explanations to satisfy the needs of clinical practice.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,CBIS-DDSMデータセットを用いた乳がんの診断に,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と説明可能な人工知能(XAI)を組み合わせた統合フレームワークを提案する。
細調整されたResNet50アーキテクチャを用いて,マンモグラフィ画像の良性・悪性カテゴリへの効果的な分化だけでなく,XAI手法,すなわちGrad-CAM,LIME,SHAPを用いて,医療従事者のCNN決定過程を解釈することで,深層学習モデルの「ブラックボックス」性にも対処する。
VGG-16, DenseNet, ResNetなどの事前学習ネットワークを用いたデータ前処理パイプラインと高度なデータ拡張技術を用いて, データセット制限に対処し, 転送学習を行った。
本研究の焦点は,モデル予測の解釈におけるXAIの有効性を評価することである。
このアプローチは、AI支援診断における信頼性と倫理的公正性を促進する上で、XAIにとって重要な役割を果たす。
本研究は,CNNとXAIが乳がんの診断方法の進歩に効果的に協力し,臨床現場における高度なAI技術のよりシームレスな統合を図ったものである。
この研究は、AI駆動による意思決定の解釈可能性を高めることによって、AIシステムと医療従事者とのコラボレーションを改善するための基礎を築き、最終的には患者のケアを豊かにする。
さらに、本研究の意義は、現在の方法論をはるかに超えて、マルチモーダルデータの統合と、臨床実践のニーズを満たすためのAI説明の洗練に関する今後の調査を提唱している。
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