論文の概要: An Autoencoder and Vision Transformer-based Interpretability Analysis of the Differences in Automated Staging of Second and Third Molars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09911v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 00:54:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 16:03:07.950925
• Title: An Autoencoder and Vision Transformer-based Interpretability Analysis of the Differences in Automated Staging of Second and Third Molars
• Title（参考訳）: 自己エンコーダと視覚変換器を用いた2次および3次臼歯の自動ステージングの差異の解釈可能性解析
• Abstract要約: 本研究では,高精度な法医学的応用における性能と透明性の両立を図ったフレームワークを提案する。 下顎第2(第37歯)および第3(第38歯)臼歯の自動ステージングでは,顕著な性能差が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6984251688936425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The practical adoption of deep learning in high-stakes forensic applications, such as dental age estimation, is often limited by the 'black box' nature of the models. This study introduces a framework designed to enhance both performance and transparency in this context. We use a notable performance disparity in the automated staging of mandibular second (tooth 37) and third (tooth 38) molars as a case study. The proposed framework, which combines a convolutional autoencoder (AE) with a Vision Transformer (ViT), improves classification accuracy for both teeth over a baseline ViT, increasing from 0.712 to 0.815 for tooth 37 and from 0.462 to 0.543 for tooth 38. Beyond improving performance, the framework provides multi-faceted diagnostic insights. Analysis of the AE's latent space metrics and image reconstructions indicates that the remaining performance gap is data-centric, suggesting high intra-class morphological variability in the tooth 38 dataset is a primary limiting factor. This work highlights the insufficiency of relying on a single mode of interpretability, such as attention maps, which can appear anatomically plausible yet fail to identify underlying data issues. By offering a methodology that both enhances accuracy and provides evidence for why a model may be uncertain, this framework serves as a more robust tool to support expert decision-making in forensic age estimation.
• Abstract（参考訳）: 歯年齢推定などの高度な法医学的応用におけるディープラーニングの実践的採用は、しばしばモデルの「ブラックボックス」の性質によって制限される。 本研究は,この文脈における性能と透明性の両面を強化するために設計されたフレームワークを紹介する。 下顎2度目(歯)の自動ステージングにおける特筆すべき性能差について 37) および第3(歯) 38)大臼歯を症例として検討した。 The proposed framework which a convolutional autoencoder (AE) with a Vision Transformer (ViT) improves both teeth over a baseline ViT, increased to 0.712 to 0.815 for teeth 37, from 0.462 to 0.543 for teeth 38。 パフォーマンスの改善に加えて、このフレームワークは多面的な診断の洞察を提供する。 AEの潜伏空間の指標と画像再構成の分析は、残りのパフォーマンスギャップがデータ中心であることを示し、歯38データセットにおける高いクラス内形態的変動が第一の制限因子であることを示唆している。 この研究は、解剖学的に妥当に見えるが基礎となるデータ問題を特定するのに失敗するアテンションマップのような、単一の解釈可能性のモードに依存することの欠如を強調している。 正確性を高め、なぜモデルが不確実かを示す方法論を提供することにより、このフレームワークは法定年齢推定における専門家の意思決定を支援するためのより堅牢なツールとして機能する。

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