Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Deep Learning Model Explainability in Brain Tumor Datasets using Post-Heuristic Approaches

論文の概要: Enhancing Deep Learning Model Explainability in Brain Tumor Datasets using Post-Heuristic Approaches

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19568v1
Date: Tue, 30 Apr 2024 13:59:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-01 14:05:41.199524
Title: Enhancing Deep Learning Model Explainability in Brain Tumor Datasets using Post-Heuristic Approaches
Title（参考訳）: ポストヒューリスティックアプローチによる脳腫瘍データセットの深層学習モデル説明可能性の向上
Authors: Konstantinos Pasvantis, Eftychios Protopapadakis,
Abstract要約: 本研究では,意思決定過程における説明可能性の欠如について考察する。主な焦点は、LIMEライブラリとLIMEイメージ説明器によって生成された説明を精査することである。提案したポストヒューリスティックなアプローチは,より堅牢で具体的な結果をもたらす,顕著な進歩を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.325953054381901
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The application of deep learning models in medical diagnosis has showcased considerable efficacy in recent years. Nevertheless, a notable limitation involves the inherent lack of explainability during decision-making processes. This study addresses such a constraint, by enhancing the interpretability robustness. The primary focus is directed towards refining the explanations generated by the LIME Library and LIME image explainer. This is achieved throuhg post-processing mechanisms, based on scenario-specific rules. Multiple experiments have been conducted using publicly accessible datasets related to brain tumor detection. Our proposed post-heuristic approach demonstrates significant advancements, yielding more robust and concrete results, in the context of medical diagnosis.
Abstract（参考訳）: 近年, 深層学習モデルの医学的診断への応用が顕著に進んでいる。それにもかかわらず、注目すべき制限は、意思決定プロセスにおける説明可能性の欠如である。本研究では,解釈可能性の堅牢性を高めることによって,そのような制約に対処する。主な焦点は、LIMEライブラリとLIMEイメージ説明器によって生成された説明を精査することである。これはシナリオ固有のルールに基づいて、srouhg後処理メカニズムが達成される。脳腫瘍検出に関連する公開データセットを用いて、複数の実験が実施されている。今回提案したポストヒューリスティックなアプローチは,医学的診断の文脈において,より堅牢で具体的な結果をもたらす重要な進歩を示すものである。

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