論文の概要: Hierarchical Salient Patch Identification for Interpretable Fundus Disease Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14334v2
- Date: Wed, 21 Aug 2024 13:46:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 22:25:29.052226
- Title: Hierarchical Salient Patch Identification for Interpretable Fundus Disease Localization
- Title（参考訳）: 解釈可能なファンダス病局在のための階層的サルトパッチ同定
- Authors: Yitao Peng, Lianghua He, Die Hu,
- Abstract要約: 階層型サルエントパッチ同定法 (HSPI) を考案した。
HSPIは、画像レベルのラベルとニューラルネットワーク分類器(NNC)のみを用いて、解釈可能な疾患の局在を達成できる
本研究は,眼底画像データセットの病巣局所化実験を行い,従来の解釈可能な帰属法と比較して,複数の評価指標の最良の性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.714335699701277
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the widespread application of deep learning technology in medical image analysis, the effective explanation of model predictions and improvement of diagnostic accuracy have become urgent problems that need to be solved. Attribution methods have become key tools to help doctors better understand the diagnostic basis of models, and are used to explain and localize diseases in medical images. However, previous methods suffer from inaccurate and incomplete localization problems for fundus diseases with complex and diverse structures. To solve these problems, we propose a weakly supervised interpretable fundus disease localization method called hierarchical salient patch identification (HSPI) that can achieve interpretable disease localization using only image-level labels and a neural network classifier (NNC). First, we propose salient patch identification (SPI), which divides the image into several patches and optimizes consistency loss to identify which patch in the input image is most important for the network's prediction, in order to locate the disease. Second, we propose a hierarchical identification strategy to force SPI to analyze the importance of different areas to neural network classifier's prediction to comprehensively locate disease areas. Conditional peak focusing is then introduced to ensure that the mask vector can accurately locate the disease area. Finally, we propose patch selection based on multi-sized intersections to filter out incorrectly or additionally identified non-disease regions. We conduct disease localization experiments on fundus image datasets and achieve the best performance on multiple evaluation metrics compared to previous interpretable attribution methods. Additional ablation studies are conducted to verify the effectiveness of each method.
- Abstract（参考訳）: 医用画像解析にディープラーニング技術が広く応用されていることにより、モデル予測の効果的な説明と診断精度の向上が、解決すべき緊急問題となっている。
属性法は、医師がモデルの診断基盤をよりよく理解するための重要なツールとなり、医療画像中の疾患を説明・ローカライズするために使われてきた。
しかし, 従来手法では, 複雑で多様な構造を持つ眼底疾患に対して, 不正確な局所化問題と不完全な局所化問題に悩まされていた。
そこで本研究では,画像レベルラベルとニューラルネットワーク分類器(NNC)のみを用いて,解釈可能な疾患の局在化を実現するための,階層的サリエントパッチ同定(HSPI)と呼ばれる弱制御型根底疾患の局在化手法を提案する。
まず, 画像を複数のパッチに分割し, 整合性損失を最適化し, 入力画像のどのパッチがネットワークの予測に最も重要であるかを特定する。
次に、ニューラルネットワーク分類器の予測による疾患領域の包括的特定を行うために、SPIがさまざまな領域の重要性を分析するように強制する階層的識別戦略を提案する。
次に、マスクベクトルが病気領域を正確に特定できるように条件ピーク焦点を導入する。
最後に,複数サイズの交差点に基づくパッチ選択を提案し,不正確な領域や追加で特定された非リリース領域をフィルタリングする。
本研究は,眼底画像データセットの病巣局所化実験を行い,従来の解釈可能な帰属法と比較して,複数の評価指標の最良の性能を実現する。
それぞれの方法の有効性を検証するために,追加のアブレーション研究を行った。
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