論文の概要: Explaining Chest X-ray Pathology Models using Textual Concepts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00557v2
- Date: Tue, 22 Oct 2024 15:50:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:52:50.118754
- Title: Explaining Chest X-ray Pathology Models using Textual Concepts
- Title（参考訳）: テキスト概念を用いた胸部X線病理モデルの記述
- Authors: Vijay Sadashivaiah, Pingkun Yan, James A. Hendler,
- Abstract要約: 胸部X線(CoCoX)に対する概念的対実的説明法を提案する。
我々は既存の視覚言語モデル(VLM)の結合埋め込み空間を利用して、注釈付きデータセットを必要とせずにブラックボックス分類結果を説明する。
本稿では,本手法が生み出す説明が意味論的に意味を持ち,根底にある病理に忠実であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.67960010121851
- License:
- Abstract: Deep learning models have revolutionized medical imaging and diagnostics, yet their opaque nature poses challenges for clinical adoption and trust. Amongst approaches to improve model interpretability, concept-based explanations aim to provide concise and human-understandable explanations of any arbitrary classifier. However, such methods usually require a large amount of manually collected data with concept annotation, which is often scarce in the medical domain. In this paper, we propose Conceptual Counterfactual Explanations for Chest X-ray (CoCoX), which leverages the joint embedding space of an existing vision-language model (VLM) to explain black-box classifier outcomes without the need for annotated datasets. Specifically, we utilize textual concepts derived from chest radiography reports and a pre-trained chest radiography-based VLM to explain three common cardiothoracic pathologies. We demonstrate that the explanations generated by our method are semantically meaningful and faithful to underlying pathologies.
- Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは、医療画像と診断に革命をもたらしたが、その不透明な性質は、臨床導入と信頼性に課題をもたらしている。
モデル解釈可能性を改善するアプローチの中で、概念に基づく説明は任意の分類器の簡潔で人間の理解可能な説明を提供することを目的としている。
しかし、そのような手法は通常、医療領域では不十分な概念アノテーションを伴う大量の手作業によるデータを必要とする。
本稿では、既存の視覚言語モデル(VLM)の結合埋め込み空間を利用して、注釈付きデータセットを必要とせずにブラックボックス分類結果を説明する、Chest X-ray(CoCoX)の概念的対数説明法を提案する。
具体的には,胸部X線撮影と胸部X線撮影を併用したVLMを用いて,一般的な心胸部疾患の3つを解説する。
本稿では,本手法が生み出す説明が意味論的に意味を持ち,根底にある病理に忠実であることを示す。
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