論文の概要: MedGrad E-CLIP: Enhancing Trust and Transparency in AI-Driven Skin Lesion Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06887v1
- Date: Sun, 12 Jan 2025 17:50:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:29:28.744774
- Title: MedGrad E-CLIP: Enhancing Trust and Transparency in AI-Driven Skin Lesion Diagnosis
- Title（参考訳）: MedGrad E-CLIP:AIによる皮膚病変診断における信頼と透明性を高める
- Authors: Sadia Kamal, Tim Oates,
- Abstract要約: この研究は、異なる皮膚病変データセットに基づいて訓練されたCLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)モデルを用いて、視覚的特徴と診断基準項の間の有意義な関係を捉える。
皮膚病変などの複雑な医用画像に重み付けされたエントロピー機構を組み込むことにより,勾配に基づくE-CLIP上に構築するMedGrad E-CLIP法を提案する。
画像の異なる特徴が診断基準とどのように関連しているかを視覚的に説明することにより、医用画像解析における高度な視覚言語モデルの可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9540164442363976
- License:
- Abstract: As deep learning models gain attraction in medical data, ensuring transparent and trustworthy decision-making is essential. In skin cancer diagnosis, while advancements in lesion detection and classification have improved accuracy, the black-box nature of these methods poses challenges in understanding their decision processes, leading to trust issues among physicians. This study leverages the CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) model, trained on different skin lesion datasets, to capture meaningful relationships between visual features and diagnostic criteria terms. To further enhance transparency, we propose a method called MedGrad E-CLIP, which builds on gradient-based E-CLIP by incorporating a weighted entropy mechanism designed for complex medical imaging like skin lesions. This approach highlights critical image regions linked to specific diagnostic descriptions. The developed integrated pipeline not only classifies skin lesions by matching corresponding descriptions but also adds an essential layer of explainability developed especially for medical data. By visually explaining how different features in an image relates to diagnostic criteria, this approach demonstrates the potential of advanced vision-language models in medical image analysis, ultimately improving transparency, robustness, and trust in AI-driven diagnostic systems.
- Abstract（参考訳）: 深層学習モデルが医療データに注目を集めるにつれ、透明性と信頼性の高い意思決定が不可欠である。
皮膚がんの診断において、病変の検出と分類の進歩が正確性を向上させる一方で、これらの方法のブラックボックスの性質は、その決定過程を理解する上での課題を生じさせ、医師間の信頼の問題を引き起こす。
この研究は、異なる皮膚病変データセットに基づいて訓練されたCLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)モデルを用いて、視覚的特徴と診断基準項の間の有意義な関係を捉える。
さらに透明性を高めるために,皮膚病変などの複雑な医用画像に重み付けされたエントロピー機構を組み込むことにより,勾配に基づくE-CLIP上に構築するMedGrad E-CLIP法を提案する。
このアプローチでは、特定の診断記述に関連する重要な画像領域が強調される。
開発された統合パイプラインは、対応する記述を一致させることで皮膚病変を分類するだけでなく、特に医療データのために開発された説明可能性の必要不可欠な層も追加する。
画像の異なる特徴が診断基準にどのように関係しているかを視覚的に説明することにより、このアプローチは医療画像分析における高度なビジョン言語モデルの可能性を示し、最終的には透明性、堅牢性、AI駆動診断システムに対する信頼を改善する。
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