論文の概要: XMorph: Explainable Brain Tumor Analysis Via LLM-Assisted Hybrid Deep Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21178v1
- Date: Tue, 24 Feb 2026 18:28:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.881063
- Title: XMorph: Explainable Brain Tumor Analysis Via LLM-Assisted Hybrid Deep Intelligence
- Title（参考訳）: XMorph: LLM支援ハイブリッドディープインテリジェンスによる説明可能な脳腫瘍解析
- Authors: Sepehr Salem Ghahfarokhi, M. Moein Esfahani, Raj Sunderraman, Vince Calhoun, Mohammed Alser,
- Abstract要約: XMorphは、3つの顕著な脳腫瘍の詳細な分類のための説明可能で効率的なフレームワークである。
Information-Weighted boundary Normalization (IWBN) 機構を提案する。
デュアルチャネルで説明可能なAIモジュールは、GradCAM++ビジュアルキューとLLM生成したテキストの合理性を組み合わせて、モデル推論を臨床的に解釈可能な洞察に変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8661035825236842
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning has significantly advanced automated brain tumor diagnosis, yet clinical adoption remains limited by interpretability and computational constraints. Conventional models often act as opaque ''black boxes'' and fail to quantify the complex, irregular tumor boundaries that characterize malignant growth. To address these challenges, we present XMorph, an explainable and computationally efficient framework for fine-grained classification of three prominent brain tumor types: glioma, meningioma, and pituitary tumors. We propose an Information-Weighted Boundary Normalization (IWBN) mechanism that emphasizes diagnostically relevant boundary regions alongside nonlinear chaotic and clinically validated features, enabling a richer morphological representation of tumor growth. A dual-channel explainable AI module combines GradCAM++ visual cues with LLM-generated textual rationales, translating model reasoning into clinically interpretable insights. The proposed framework achieves a classification accuracy of 96.0%, demonstrating that explainability and high performance can co-exist in AI-based medical imaging systems. The source code and materials for XMorph are all publicly available at: https://github.com/ALSER-Lab/XMorph.
- Abstract（参考訳）: 深層学習は脳腫瘍の診断を大幅に進歩させたが、臨床応用は解釈可能性や計算上の制約によって制限されている。
従来のモデルは、しばしば不透明な「ブラックボックス」として機能し、悪性成長を特徴付ける複雑な不規則な腫瘍の境界を定量化できない。
これらの課題に対処するために、XMorphは、グリオーマ、髄膜腫、下垂体腫瘍の3つの顕著な脳腫瘍の詳細な分類のための説明可能な、計算学的に効率的なフレームワークである。
Information-Weighted boundary Normalization (IWBN) 機構を提案する。
デュアルチャネルで説明可能なAIモジュールは、GradCAM++ビジュアルキューとLLM生成したテキストの合理性を組み合わせて、モデル推論を臨床的に解釈可能な洞察に変換する。
提案フレームワークは96.0%の分類精度を達成し、AIベースの医療画像システムにおいて説明可能性と高性能が共存可能であることを示す。
XMorphのソースコードと資料はすべて、https://github.com/ALSER-Lab/XMorphで公開されている。
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