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/2405.02334v2
• Date: Wed, 08 Jan 2025 14:42:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:54:26.175396
• 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,CNNに基づく特徴の予測能力を高めるための新しい手法であるRad4XCNNを提案する。 乳がん分類課題を事例として,Rad4XCNNを超音波画像データセット上で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26200292205757436
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• Abstract: In recent years, machine learning-based clinical decision support systems (CDSS) have played a key role in the analysis of several medical conditions. Despite their promising capabilities, the lack of transparency in AI models poses significant challenges, particularly in medical contexts where reliability is a mandatory aspect. However, it appears that explainability is inversely proportional to accuracy. For this reason, 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 inherent interpretability of radiomic features. Rad4XCNN diverges from conventional methods based on saliency maps, 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 a global explanation enabling the physician to extract global insights and findings. Our method can mitigate some concerns related to the explainability-accuracy trade-off. This study highlighted the importance of proposing new methods for model explanation without affecting their accuracy.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習に基づく臨床意思決定支援システム (CDSS) がいくつかの医療状況の分析において重要な役割を担っている。 その有望な能力にもかかわらず、AIモデルにおける透明性の欠如は、特に信頼性が必須の側面である医療状況において、重大な課題を生じさせる。 しかし、説明容易性は精度に逆比例しているようである。 そのため、予測精度を損なうことなく透明性を実現することが重要な課題である。 本稿では,CNNに基づく特徴の予測能力を高めるための新しい手法であるRad4XCNN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。 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、医師がグローバルな洞察と発見を抽出できるようにするグローバルな説明を提供する。 本手法は、説明可能性-正確性トレードオフに関する懸念を軽減することができる。 本研究は, 精度に影響を与えることなく, モデル説明のための新しい手法を提案することの重要性を強調した。

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