論文の概要: Rad4XCNN: a new agnostic method for post-hoc global explanation of CNN-derived features by means of radiomics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02334v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 15:02:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-12 15:50:33.697948
• Title: Rad4XCNN: a new agnostic method for post-hoc global explanation of CNN-derived features by means of radiomics
• Title（参考訳）: Rad4XCNN : 放射線学的手法によるCNN由来の特徴のポストホックな世界的説明法
• Authors: Francesco Prinzi, Carmelo Militello, Calogero Zarcaro, Tommaso Vincenzo Bartolotta, Salvatore Gaglio, Salvatore Vitabile,
• Abstract要約: 本稿では,放射線学的特徴に固有の解釈可能性を持つCNN特徴の予測能力を高めるために,Rad4XCNNという新しい手法を提案する。 我々はRad4XCNNを、内部および外部の検証のためのオンラインデータセットと2つの社内データセットを含む超音波画像データセットで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26200292205757436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the last years, artificial intelligence (AI) in clinical decision support systems (CDSS) played a key role in harnessing machine learning and deep learning architectures. Despite their promising capabilities, the lack of transparency and explainability of AI models poses significant challenges, particularly in medical contexts where reliability is a mandatory aspect. Achieving transparency without compromising predictive accuracy remains a key challenge. This paper presents a novel method, namely Rad4XCNN, to enhance the predictive power of CNN-derived features with the interpretability inherent in radiomic features. Rad4XCNN diverges from conventional methods based on saliency map, by associating intelligible meaning to CNN-derived features by means of Radiomics, offering new perspectives on explanation methods beyond visualization maps. Using a breast cancer classification task as a case study, we evaluated Rad4XCNN on ultrasound imaging datasets, including an online dataset and two in-house datasets for internal and external validation. Some key results are: i) CNN-derived features guarantee more robust accuracy when compared against ViT-derived and radiomic features; ii) conventional visualization map methods for explanation present several pitfalls; iii) Rad4XCNN does not sacrifice model accuracy for their explainability; iv) Rad4XCNN provides global explanation insights enabling the physician to analyze the model outputs and findings. In addition, we highlight the importance of integrating interpretability into AI models for enhanced trust and adoption in clinical practice, emphasizing how our method can mitigate some concerns related to explainable AI methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,臨床意思決定支援システム(CDSS)における人工知能(AI)は,機械学習とディープラーニングアーキテクチャを活用する上で重要な役割を果たしている。 その有望な能力にもかかわらず、AIモデルの透明性の欠如と説明可能性の欠如は、特に信頼性が必須の側面である医療状況において、重大な課題を提起する。 予測精度を損なうことなく透明性を達成することは、依然として重要な課題である。 本稿では,放射線学的特徴に固有の解釈可能性を持つCNN特徴の予測能力を高めるために,Rad4XCNNという新しい手法を提案する。 Rad4XCNNは、放射能を用いてCNNから派生した特徴に理解不能な意味を関連付け、可視化マップ以外の説明方法に関する新たな視点を提供することにより、従来の方法から分岐する。 乳がん分類タスクをケーススタディとして,オンラインデータセットと内部および外部バリデーションのための2つの社内データセットを含む超音波画像データセットのRad4XCNNを評価した。 主な成果は次のとおりである。 i) CNN由来の特徴は、ViT由来の特徴及び放射線学的特徴と比較して、より堅牢な精度を保証する。 二 説明のための従来の可視化地図方法にいくつかの落とし穴があること。 三Rad4XCNNは、その説明責任のためにモデルの精度を犠牲にしない。 iv)Rad4XCNNは、医師がモデルアウトプットと所見を分析できるようにするグローバルな説明洞察を提供する。 さらに、臨床実践における信頼と採用を高めるために、AIモデルに解釈可能性を統合することの重要性を強調し、私たちの方法が説明可能なAIメソッドに関連する懸念を緩和する方法について強調する。

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