論文の概要: DiffExplainer: Unveiling Black Box Models Via Counterfactual Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15182v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 14:27:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 13:22:51.652119
• Title: DiffExplainer: Unveiling Black Box Models Via Counterfactual Generation
• Title（参考訳）: DiffExplainer:ブラックボックスのモデルを発表
• Authors: Yingying Fang, Shuang Wu, Zihao Jin, Caiwen Xu, Shiyi Wang, Simon Walsh, Guang Yang,
• Abstract要約: ブラックボックスモデルに接続した場合に異なる決定を誘導する反ファクト画像を生成することができるエージェントモデルを提案する。 このエージェントモデルを用いることで、ブラックモデルの最終予測に影響を与える影響のあるイメージパターンを明らかにすることができる。 医療予後タスクの厳格な領域におけるアプローチの検証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.201840101870808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the field of medical imaging, particularly in tasks related to early disease detection and prognosis, understanding the reasoning behind AI model predictions is imperative for assessing their reliability. Conventional explanation methods encounter challenges in identifying decisive features in medical image classifications, especially when discriminative features are subtle or not immediately evident. To address this limitation, we propose an agent model capable of generating counterfactual images that prompt different decisions when plugged into a black box model. By employing this agent model, we can uncover influential image patterns that impact the black model's final predictions. Through our methodology, we efficiently identify features that influence decisions of the deep black box. We validated our approach in the rigorous domain of medical prognosis tasks, showcasing its efficacy and potential to enhance the reliability of deep learning models in medical image classification compared to existing interpretation methods. The code will be publicly available at https://github.com/ayanglab/DiffExplainer.
• Abstract（参考訳）: 医療画像の分野では、特に早期疾患の検出や予後に関連するタスクにおいて、AIモデル予測の背後にある理由を理解することは、その信頼性を評価するのに不可欠である。 医用画像分類における決定的特徴を識別する従来の説明法は、特に識別的特徴が微妙であるか、即時に明らかでない場合に問題となる。 この制限に対処するために,ブラックボックスモデルに接続した場合に異なる決定を誘導する反ファクト画像を生成するエージェントモデルを提案する。 このエージェントモデルを用いることで、ブラックモデルの最終予測に影響を与える影響のあるイメージパターンを明らかにすることができる。 提案手法により,深いブラックボックスの決定に影響を及ぼす特徴を効率的に同定する。 我々は,医学的予後タスクの厳密な領域におけるアプローチを検証し,既存の解釈法と比較して,医用画像分類における深層学習モデルの信頼性を高める効果と可能性を示した。 コードはhttps://github.com/ayanglab/DiffExplainer.comで公開される。

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