論文の概要: Generalizable and Explainable Deep Learning for Medical Image Computing: An Overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08420v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 13:31:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.787799
• Title: Generalizable and Explainable Deep Learning for Medical Image Computing: An Overview
• Title（参考訳）: 医用画像処理のための一般化可能で説明可能なディープラーニング: 概観
• Authors: Ahmad Chaddad, Yan Hu, Yihang Wu, Binbin Wen, Reem Kateb,
• Abstract要約: 本稿では,医用画像用ディープラーニング(DL)における汎用的・説明可能な人工知能の概要について述べる。 我々は,脳腫瘍,皮膚癌,胸部X線という3つの医学的データセットに4つのCNNを用いて医用画像分類を行うことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6586909519359607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective. This paper presents an overview of generalizable and explainable artificial intelligence (XAI) in deep learning (DL) for medical imaging, aimed at addressing the urgent need for transparency and explainability in clinical applications. Methodology. We propose to use four CNNs in three medical datasets (brain tumor, skin cancer, and chest x-ray) for medical image classification tasks. In addition, we perform paired t-tests to show the significance of the differences observed between different methods. Furthermore, we propose to combine ResNet50 with five common XAI techniques to obtain explainable results for model prediction, aiming at improving model transparency. We also involve a quantitative metric (confidence increase) to evaluate the usefulness of XAI techniques. Key findings. The experimental results indicate that ResNet50 can achieve feasible accuracy and F1 score in all datasets (e.g., 86.31\% accuracy in skin cancer). Furthermore, the findings show that while certain XAI methods, such as XgradCAM, effectively highlight relevant abnormal regions in medical images, others, like EigenGradCAM, may perform less effectively in specific scenarios. In addition, XgradCAM indicates higher confidence increase (e.g., 0.12 in glioma tumor) compared to GradCAM++ (0.09) and LayerCAM (0.08). Implications. Based on the experimental results and recent advancements, we outline future research directions to enhance the robustness and generalizability of DL models in the field of biomedical imaging.
• Abstract（参考訳）: 目的。 本稿では,臨床応用における透明性と説明可能性の急激なニーズに対応することを目的とした,医用画像用ディープラーニング(DL)における汎用的・説明可能な人工知能(XAI)の概要について述べる。 方法論。 我々は,脳腫瘍,皮膚癌,胸部X線という3つの医学的データセットに4つのCNNを用いて医用画像分類を行うことを提案する。 さらに,異なる手法間で観察される差異の意義を示すために,ペアt検定を行った。 さらに,ResNet50と5つの共通XAI技術を組み合わせて,モデルの透明性向上を目的としたモデル予測のための説明可能な結果を得ることを提案する。 また,XAI技術の有用性を評価するために,定量的な尺度(信頼度の増加)も含んでいる。 主な発見。 実験の結果、ResNet50はすべてのデータセット(例えば、皮膚がんでは86.31\%の精度)において、実現可能な精度とF1スコアを達成できることが示されている。 さらに,XgradCAMなどの特定のXAI法は,医療画像の関連領域を効果的に強調するが,EigenGradCAMなどのXAI法では,特定のシナリオでは効果が低い可能性が示唆された。 さらに、XgradCAMはGradCAM++ (0.09) やLayerCAM (0.08) よりも高い信頼度(グリオーマ腫瘍では0.12)を示す。 意味。 実験結果と最近の進歩に基づき,バイオメディカルイメージング分野におけるDLモデルの堅牢性と一般化性を高めるための今後の研究の方向性を概説する。

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