論文の概要: Counterfactual Explanations for Medical Image Classification and Regression using Diffusion Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01571v2
• Date: Tue, 1 Oct 2024 13:34:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 13:18:17.164948
• Title: Counterfactual Explanations for Medical Image Classification and Regression using Diffusion Autoencoder
• Title（参考訳）: 拡散オートエンコーダを用いた医用画像の分類と回帰の因果的説明
• Authors: Matan Atad, David Schinz, Hendrik Moeller, Robert Graf, Benedikt Wiestler, Daniel Rueckert, Nassir Navab, Jan S. Kirschke, Matthias Keicher,
• Abstract要約: 生成モデルの潜在空間を直接操作する新しい手法,特に拡散オートエンコーダ(DAE)を提案する。 このアプローチは、対実的説明(CE)の生成を可能にすることによって、固有の解釈可能性を提供する これらの潜在表現は、脊椎圧迫骨折(VCF)や糖尿病網膜症(DR)などの病態の医学的分類と経時的回帰に有用であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.81441978142279
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual explanations (CEs) aim to enhance the interpretability of machine learning models by illustrating how alterations in input features would affect the resulting predictions. Common CE approaches require an additional model and are typically constrained to binary counterfactuals. In contrast, we propose a novel method that operates directly on the latent space of a generative model, specifically a Diffusion Autoencoder (DAE). This approach offers inherent interpretability by enabling the generation of CEs and the continuous visualization of the model's internal representation across decision boundaries. Our method leverages the DAE's ability to encode images into a semantically rich latent space in an unsupervised manner, eliminating the need for labeled data or separate feature extraction models. We show that these latent representations are helpful for medical condition classification and the ordinal regression of severity pathologies, such as vertebral compression fractures (VCF) and diabetic retinopathy (DR). Beyond binary CEs, our method supports the visualization of ordinal CEs using a linear model, providing deeper insights into the model's decision-making process and enhancing interpretability. Experiments across various medical imaging datasets demonstrate the method's advantages in interpretability and versatility. The linear manifold of the DAE's latent space allows for meaningful interpolation and manipulation, making it a powerful tool for exploring medical image properties. Our code is available at https://doi.org/10.5281/zenodo.13859266.
• Abstract（参考訳）: 対実的説明(CE)は、入力特徴の変化が結果の予測にどのように影響するかを説明することによって、機械学習モデルの解釈可能性を高めることを目的としている。 共通CEアプローチは追加のモデルを必要とし、通常は二項対物に制約される。 対照的に、生成モデルの潜在空間、特に拡散オートエンコーダ(DAE)を直接操作する新しい手法を提案する。 このアプローチは、CEの生成と決定境界を越えたモデルの内部表現の継続的な可視化を可能にすることによって、固有の解釈可能性を提供します。 提案手法は,DAEが意味的にリッチな潜在空間を教師なしでエンコードする機能を活用し,ラベル付きデータや特徴抽出モデルを不要にする。 脊椎圧迫骨折 (VCF) や糖尿病性網膜症 (DR) などの重症度病態の医学的分類や経時的退行に有用であることが示唆された。 本手法は,線形モデルを用いた順序CEの可視化をサポートし,モデル決定過程の深い洞察と解釈可能性の向上を実現する。 様々な医用画像データセットに対する実験は、解釈可能性と汎用性における手法の利点を実証している。 DAEの潜伏空間の線形多様体は意味のある補間と操作を可能にし、医療画像特性を探索するための強力なツールとなった。 私たちのコードはhttps://doi.org/10.5281/zenodo.13859266で利用可能です。

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