論文の概要: Uncertainty-Calibrated Explainable AI for Fetal Ultrasound Plane Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00990v1
• Date: Fri, 02 Jan 2026 21:32:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:21.925057
• Title: Uncertainty-Calibrated Explainable AI for Fetal Ultrasound Plane Classification
• Title（参考訳）: 胎児超音波平面分類のための不確かさ校正型説明可能なAI
• Authors: Olaf Yunus Laitinen Imanov,
• Abstract要約: 胎児超音波標準平面分類は、出生前生検と異常検診の信頼性を高める。 実世界の展開は、ドメインシフト、画像ノイズ、予測される確率のキャリブレーションによって制限される。 本稿では,胎児平面分類における不確実性校正可能なAIの実践的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fetal ultrasound standard-plane classification underpins reliable prenatal biometry and anomaly screening, yet real-world deployment is limited by domain shift, image noise, and poor calibration of predicted probabilities. This paper presents a practical framework for uncertainty-calibrated explainable AI in fetal plane classification. We synthesize uncertainty estimation methods (Monte Carlo dropout, deep ensembles, evidential learning, and conformal prediction) with post-hoc and uncertainty-aware explanations (Grad-CAM variants, LIME-style local surrogates, and uncertainty-weighted multi-resolution activation maps), and we map these components to a clinician-facing workflow. Using FETAL_PLANES_DB as a reference benchmark, we define a reporting protocol that couples accuracy with calibration and selective prediction, including expected calibration error, Brier score, coverage-risk curves, and structured error analysis with explanations. We also discuss integration points for quality control and human-in-the-loop review, where uncertainty flags trigger re-acquisition or expert confirmation. The goal is a reproducible, clinically aligned blueprint for building fetal ultrasound classifiers whose confidence and explanations remain trustworthy under noisy acquisition conditions.
• Abstract（参考訳）: 胎児超音波標準平面分類は、出生前生検と異常スクリーニングの信頼性を高めるが、実際の展開は、ドメインシフト、画像ノイズ、予測される確率のキャリブレーションによって制限される。 本稿では,胎児平面分類における不確実性校正可能なAIの実践的枠組みを提案する。 我々は,不確実性推定手法(モンテカルロ・ドロップアウト,ディープアンサンブル,明細学習,コンフォーマル予測)を,ポストホックかつ不確実性を考慮した説明(Grad-CAM変種,LIMEスタイルローカルサロゲート,不確実性重み付きマルチレゾリューション・アクティベーション・マップ)で合成し,これらの成分を臨床用ワークフローにマッピングする。 FETAL_PLANES_DBを基準として、キャリブレーションと選択予測の精度を結合したレポートプロトコルを定義し、キャリブレーション誤差、ブライアスコア、カバレッジリスク曲線、構造的エラー解析を解説する。 また、品質管理のための統合ポイントや、不確実性フラグが再取得や専門家の確認を引き起こすループ内レビューについても論じる。 この目標は、ノイズのある取得条件下で信頼性と説明が信頼できる胎児超音波分類器を構築するための再現可能な、臨床的に整合した青写真である。

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