論文の概要: Trust-informed Decision-Making Through An Uncertainty-Aware Stacked Neural Networks Framework: Case Study in COVID-19 Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02805v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 04:20:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 05:44:23.555200
• Title: Trust-informed Decision-Making Through An Uncertainty-Aware Stacked Neural Networks Framework: Case Study in COVID-19 Classification
• Title（参考訳）: 不確かさを意識した階層型ニューラルネットワークによる信頼インフォームド意思決定:COVID-19分類におけるケーススタディ
• Authors: Hassan Gharoun, Mohammad Sadegh Khorshidi, Fang Chen, Amir H. Gandomi,
• Abstract要約: 本研究は、放射線画像から新型コロナウイルスの信頼できる分類のための、不確実性を考慮した重畳ニューラルネットワークモデルを提案する。 このモデルは、確実な正確な予測を正確に識別することに焦点を当て、不確実性を考慮したモデリングにおける重要なギャップに対処する。 このアーキテクチャはモンテカルロのドロップアウトやアンサンブル技術を含む不確実な定量化手法を統合し、予測信頼性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.265080819932614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents an uncertainty-aware stacked neural networks model for the reliable classification of COVID-19 from radiological images. The model addresses the critical gap in uncertainty-aware modeling by focusing on accurately identifying confidently correct predictions while alerting users to confidently incorrect and uncertain predictions, which can promote trust in automated systems. The architecture integrates uncertainty quantification methods, including Monte Carlo dropout and ensemble techniques, to enhance predictive reliability by assessing the certainty of diagnostic predictions. Within a two-tier model framework, the tier one model generates initial predictions and associated uncertainties, which the second tier model uses to produce a trust indicator alongside the diagnostic outcome. This dual-output model not only predicts COVID-19 cases but also provides a trust flag, indicating the reliability of each diagnosis and aiming to minimize the need for retesting and expert verification. The effectiveness of this approach is demonstrated through extensive experiments on the COVIDx CXR-4 dataset, showing a novel approach in identifying and handling confidently incorrect cases and uncertain cases, thus enhancing the trustworthiness of automated diagnostics in clinical settings.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、放射線画像から新型コロナウイルスの信頼できる分類のための、不確実性を考慮した重畳ニューラルネットワークモデルを提案する。 モデルでは,不確実性を考慮したモデリングにおいて,信頼性の高い予測を正確に識別し,不確かで不確実な予測をユーザに警告することで,自動システムの信頼を高めることによって,重要なギャップに対処する。 このアーキテクチャはモンテカルロのドロップアウトやアンサンブル技術を含む不確実な定量化手法を統合し、診断予測の確実性を評価することによって予測信頼性を高める。 2層モデルフレームワーク内では、第1層モデルが初期予測と関連する不確実性を生成し、第2層モデルが診断結果と並行して信頼指標を生成する。 このデュアルアウトプットモデルは、新型コロナウイルスの患者を予測するだけでなく、信頼フラグも提供し、診断の信頼性を示し、再検査や専門家による検証の必要性を最小限にすることを目指している。 このアプローチの有効性は、CXR-4データセットの広範な実験を通じて実証され、確実な不正確な症例と不確実な症例を特定し、対処するための新しいアプローチを示し、臨床現場における自動診断の信頼性を高める。

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