論文の概要: Faithful, Interpretable Chest X-ray Diagnosis with Anti-Aliased B-cos Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16761v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 16:56:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:14.213773
• Title: Faithful, Interpretable Chest X-ray Diagnosis with Anti-Aliased B-cos Networks
• Title（参考訳）: 抗エイリアスB-cosネットワークを用いた胸部X線診断
• Authors: Marcel Kleinmann, Shashank Agnihotri, Margret Keuper,
• Abstract要約: B-cosネットワークは、標準線形層を重み入力アライメント機構で置き換えることで、有望なソリューションを提供する。 標準的なB-cosモデルは、説明地図の深刻なエイリアスに悩まされ、臨床用途には適さない。 FLCing (FLC) とBlurPool (BP) を用いたアンチエイリアス戦略を導入し, 説明品質を大幅に改善した。 マルチラベル分類をサポートするために,B-cosネットワークを拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.303234049048426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Faithfulness and interpretability are essential for deploying deep neural networks (DNNs) in safety-critical domains such as medical imaging. B-cos networks offer a promising solution by replacing standard linear layers with a weight-input alignment mechanism, producing inherently interpretable, class-specific explanations without post-hoc methods. While maintaining diagnostic performance competitive with state-of-the-art DNNs, standard B-cos models suffer from severe aliasing artifacts in their explanation maps, making them unsuitable for clinical use where clarity is essential. Additionally, the original B-cos formulation is limited to multi-class settings, whereas chest X-ray analysis often requires multi-label classification due to co-occurring abnormalities. In this work, we address both limitations: (1) we introduce anti-aliasing strategies using FLCPooling (FLC) and BlurPool (BP) to significantly improve explanation quality, and (2) we extend B-cos networks to support multi-label classification. Our experiments on chest X-ray datasets demonstrate that the modified $\text{B-cos}_\text{FLC}$ and $\text{B-cos}_\text{BP}$ preserve strong predictive performance while providing faithful and artifact-free explanations suitable for clinical application in multi-label settings. Code available at: $\href{https://github.com/mkleinma/B-cos-medical-paper}{GitHub repository}$.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)を医療画像などの安全クリティカルな領域に展開するには、信条と解釈性が不可欠である。 B-cosネットワークは、標準線形層をウェイトインプットアライメント機構に置き換え、ポストホック法を使わずに本質的に解釈可能なクラス固有の説明を生成することにより、有望なソリューションを提供する。 最先端のDNNと競合する診断性能を維持しながら、標準的なBコスモデルでは説明地図に深刻なアーティファクトがあるため、明確性が不可欠である臨床応用には適さない。 さらに、元のB-cosの定式化はマルチクラス設定に限られるが、胸部X線分析では、共起異常による多重ラベル分類がしばしば必要である。 本研究では, FLCPooling (FLC) とBlurPool (BP) を用いたアンチエイリアス戦略を導入し, 説明品質を大幅に向上させるとともに, マルチラベル分類をサポートするためにB-cosネットワークを拡張した。 胸部X線データセットを用いた実験により, 修正された $\text{B-cos}_\text{FLC}$ と $\text{B-cos}_\text{BP}$ は, 強い予測性能を維持しつつ, 臨床応用に適した忠実でアーティファクトのない説明を多ラベル設定で提供することを示した。 コードは以下の通り。 $\href{https://github.com/mkleinma/B-cos-medical-paper}{GitHub repository}

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