論文の概要: A Hybrid Fully Convolutional CNN-Transformer Model for Inherently Interpretable Disease Detection from Retinal Fundus Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08481v4
• Date: Mon, 01 Sep 2025 06:33:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 12:29:36.764187
• Title: A Hybrid Fully Convolutional CNN-Transformer Model for Inherently Interpretable Disease Detection from Retinal Fundus Images
• Title（参考訳）: 網膜基底画像からの遺伝学的疾患検出のためのハイブリッド完全畳み込みCNN変換器モデル
• Authors: Kerol Djoumessi, Samuel Ofosu Mensah, Philipp Berens,
• Abstract要約: 本稿では,網膜疾患検出のための解釈可能なハイブリッドCNN-Transformerアーキテクチャを提案する。 我々のモデルはブラックボックスや解釈可能なモデルと比較して最先端の予測性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.079347310071244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In many medical imaging tasks, convolutional neural networks (CNNs) efficiently extract local features hierarchically. More recently, vision transformers (ViTs) have gained popularity, using self-attention mechanisms to capture global dependencies, but lacking the inherent spatial localization of convolutions. Therefore, hybrid models combining CNNs and ViTs have been developed to combine the strengths of both architectures. However, such hybrid models are difficult to interpret, which hinders their application in medical imaging. In this work, we introduce an interpretable-by-design hybrid fully convolutional CNN-Transformer architecture for retinal disease detection. Unlike widely used post-hoc saliency methods for ViTs, our approach generates faithful and localized evidence maps that directly reflect the mode's decision process. We evaluated our method on two medical tasks focused on disease detection using color fundus images. Our model achieves state-of-the-art predictive performance compared to black-box and interpretable models and provides class-specific sparse evidence maps in a single forward pass. The code is available at: https://github.com/kdjoumessi/Self-Explainable-CNN-Transformer.
• Abstract（参考訳）: 多くの医療画像処理において、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は局所的な特徴を階層的に効率的に抽出する。 近年では視覚変換器 (ViT) が普及し,グローバルな依存関係を捉えつつも,畳み込みの空間的局所性が欠如している。 そのため、CNNとViTを組み合わせたハイブリッドモデルは、両方のアーキテクチャの強みを組み合わせるために開発された。 しかし、そのようなハイブリッドモデルは解釈が困難であり、医療画像への応用を妨げている。 本稿では,網膜疾患検出のための解釈可能なハイブリッドCNN-Transformerアーキテクチャを提案する。 広く使われているViTのポストホックサリエンシ法とは異なり、本手法はモードの決定過程を直接反映した忠実で局所的なエビデンスマップを生成する。 色眼底画像を用いた疾患検出に焦点をあてた2つの医療課題について検討を行った。 我々のモデルはブラックボックスや解釈可能なモデルと比較して最先端の予測性能を達成し、クラス固有のスパースエビデンスマップを1つのフォワードパスで提供する。 コードは、https://github.com/kdjoumessi/Self-Explainable-CNN-Transformerで入手できる。

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