論文の概要: Exploring Explainable AI Techniques for Improved Interpretability in Lung and Colon Cancer Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04610v1
- Date: Tue, 7 May 2024 18:49:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 16:04:43.221039
- Title: Exploring Explainable AI Techniques for Improved Interpretability in Lung and Colon Cancer Classification
- Title（参考訳）: 肺癌と大腸癌の診断性向上のための説明可能なAI技術の検討
- Authors: Mukaffi Bin Moin, Fatema Tuj Johora Faria, Swarnajit Saha, Bushra Kamal Rafa, Mohammad Shafiul Alam,
- Abstract要約: 肺がんと大腸がんは世界中で深刻な健康上の問題であり、死亡リスクを減らすためには早期かつ正確な診断が必要である。
組織学は依然として金の標準であり続けているが、サーバ間のミスには時間がかかり、脆弱である。
近年のディープラーニングの進歩は、医療画像解析への応用への関心を生んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Lung and colon cancer are serious worldwide health challenges that require early and precise identification to reduce mortality risks. However, diagnosis, which is mostly dependent on histopathologists' competence, presents difficulties and hazards when expertise is insufficient. While diagnostic methods like imaging and blood markers contribute to early detection, histopathology remains the gold standard, although time-consuming and vulnerable to inter-observer mistakes. Limited access to high-end technology further limits patients' ability to receive immediate medical care and diagnosis. Recent advances in deep learning have generated interest in its application to medical imaging analysis, specifically the use of histopathological images to diagnose lung and colon cancer. The goal of this investigation is to use and adapt existing pre-trained CNN-based models, such as Xception, DenseNet201, ResNet101, InceptionV3, DenseNet121, DenseNet169, ResNet152, and InceptionResNetV2, to enhance classification through better augmentation strategies. The results show tremendous progress, with all eight models reaching impressive accuracy ranging from 97% to 99%. Furthermore, attention visualization techniques such as GradCAM, GradCAM++, ScoreCAM, Faster Score-CAM, and LayerCAM, as well as Vanilla Saliency and SmoothGrad, are used to provide insights into the models' classification decisions, thereby improving interpretability and understanding of malignant and benign image classification.
- Abstract（参考訳）: 肺がんと大腸がんは世界中で深刻な健康上の問題であり、死亡リスクを減らすためには早期かつ正確な診断が必要である。
しかし、病理学者の能力に大きく依存する診断は、専門知識が不十分な場合に困難と危険をもたらす。
画像や血液マーカーなどの診断手法は早期発見に寄与するが、病理組織学は依然として金の標準でありながら、時間をかけてサーバ間のミスに対して脆弱である。
ハイエンド技術への限られたアクセスは、患者の即時医療と診断の能力をさらに制限する。
近年のディープラーニングの進歩は、その医学的画像解析への応用、特に肺がんや大腸癌の診断における病理画像の利用に関心を惹き付けている。
この調査の目的は、Xception、DenseNet201、ResNet101、InceptionV3、DenseNet121、DenseNet169、ResNet152、InceptionResNetV2といった既存のトレーニング済みCNNベースのモデルを使用して、より良い拡張戦略を通じて分類を強化することである。
8モデルとも97%から99%の精度に到達した。
さらに、GradCAM、GradCAM++、ScoreCAM、Faster Score-CAM、LayerCAM、Vanilla Saliency、SmoothGradといった注意可視化技術を使用して、モデルの分類決定に関する洞察を提供し、悪性と良性の画像分類の解釈性と理解を改善する。
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