論文の概要: Hybrid Interpretable Deep Learning Framework for Skin Cancer Diagnosis: Integrating Radial Basis Function Networks with Explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14885v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 19:19:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:56:52.404493
• Title: Hybrid Interpretable Deep Learning Framework for Skin Cancer Diagnosis: Integrating Radial Basis Function Networks with Explainable AI
• Title（参考訳）: 皮膚癌診断のためのハイブリッド解釈可能な深層学習フレームワーク--放射基底関数ネットワークと説明可能なAIの統合
• Authors: Mirza Ahsan Ullah, Tehseen Zia,
• Abstract要約: 皮膚がんは世界中で最も流行し、致命的な疾患の1つである。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とラジアル基底関数(RBF)ネットワークを統合するハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1049608786515839
• License:
• Abstract: Skin cancer is one of the most prevalent and potentially life-threatening diseases worldwide, necessitating early and accurate diagnosis to improve patient outcomes. Conventional diagnostic methods, reliant on clinical expertise and histopathological analysis, are often time-intensive, subjective, and prone to variability. To address these limitations, we propose a novel hybrid deep learning framework that integrates convolutional neural networks (CNNs) with Radial Basis Function (RBF) Networks to achieve high classification accuracy and enhanced interpretability. The motivation for incorporating RBF Networks lies in their intrinsic interpretability and localized response to input features, which make them well-suited for tasks requiring transparency and fine-grained decision-making. Unlike traditional deep learning models that rely on global feature representations, RBF Networks allow for mapping segments of images to chosen prototypes, exploiting salient features within a single image. This enables clinicians to trace predictions to specific, interpretable patterns. The framework incorporates segmentation-based feature extraction, active learning for prototype selection, and K-Medoids clustering to focus on these salient features. Evaluations on the ISIC 2016 and ISIC 2017 datasets demonstrate the model's effectiveness, achieving classification accuracies of 83.02\% and 72.15\% using ResNet50, respectively, and outperforming VGG16-based configurations. By generating interpretable explanations for predictions, the framework aligns with clinical workflows, bridging the gap between predictive performance and trustworthiness. This study highlights the potential of hybrid models to deliver actionable insights, advancing the development of reliable AI-assisted diagnostic tools for high-stakes medical applications.
• Abstract（参考訳）: 皮膚がんは世界中で最も流行し、生命を脅かす可能性のある疾患の1つであり、患者の予後を改善するために早期かつ正確な診断を必要とする。 従来の診断法は、臨床専門知識と病理組織学的分析に依存しており、しばしば時間集約的で主観的であり、変動しがちである。 これらの制約に対処するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とラジアル基底関数(RBF)ネットワークを統合し,高い分類精度と高い解釈性を実現するハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。 RBFネットワークを導入する動機は、固有の解釈可能性と入力機能への局所的な応答にあるため、透明性ときめ細かい意思決定を必要とするタスクに適している。 グローバルな特徴表現に依存する従来のディープラーニングモデルとは異なり、RBF Networksでは、選択したプロトタイプに画像のセグメントをマッピングすることができ、単一のイメージ内の健全な機能を利用することができる。 これにより、臨床医は特定の解釈可能なパターンに予測を追跡できる。 このフレームワークには、セグメンテーションベースの機能抽出、プロトタイプ選択のためのアクティブラーニング、これらの優れた機能にフォーカスするためにK-Medoidsクラスタリングが含まれている。 ISIC 2016とISIC 2017データセットの評価は、モデルの有効性を示し、それぞれResNet50を使用して83.02\%と72.15\%の分類精度を達成し、VGG16ベースの構成を上回っている。 予測のための解釈可能な説明を生成することで、このフレームワークは臨床ワークフローと整合し、予測性能と信頼性のギャップを埋める。 この研究は、行動可能な洞察を提供するためのハイブリッドモデルの可能性を強調し、高度な医療応用のための信頼性の高いAI支援診断ツールの開発を推進している。

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