Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient KernelSHAP Explanations for Patch-based 3D Medical Image Segmentation

論文の概要: Efficient KernelSHAP Explanations for Patch-based 3D Medical Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11775v1
Date: Mon, 13 Apr 2026 17:43:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.730157
Title: Efficient KernelSHAP Explanations for Patch-based 3D Medical Image Segmentation
Title（参考訳）: パッチを用いた3次元医用画像分割のためのKernelSHAPの効率的な説明法
Abstract要約: 本稿では,ユーザ定義の関心領域と受容野サポートに基づく3次元医用画像セグメンテーションのための効率的なフレームワークを提案する。キャッシュは冗長な計算を著しく削減し(15%から30%)、忠実さと解釈性が明確なトレードオフを示すことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7178174536168246
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Perturbation-based explainability methods such as KernelSHAP provide model-agnostic attributions but are typically impractical for patch-based 3D medical image segmentation due to the large number of coalition evaluations and the high cost of sliding-window inference. We present an efficient KernelSHAP framework for volumetric CT segmentation that restricts computation to a user-defined region of interest and its receptive-field support, and accelerates inference via patch logit caching, reusing baseline predictions for unaffected patches while preserving nnU-Net's fusion scheme. To enable clinically meaningful attributions, we compare three automatically generated feature abstractions within the receptive-field crop: whole-organ units, regular FCC supervoxels, and hybrid organ-aware supervoxels, and we study multiple aggregation/value functions targeting stabilizing evidence (TP/Dice/Soft Dice) or false-positive behavior. Experiments on whole-body CT segmentations show that caching substantially reduces redundant computation (with computational savings ranging from 15% to 30%) and that faithfulness and interpretability exhibit clear trade-offs: regular supervoxels often maximize perturbation-based metrics but lack anatomical alignment, whereas organ-aware units yield more clinically interpretable explanations and are particularly effective for highlighting false-positive drivers under normalized metrics.
Abstract（参考訳）: KernelSHAPのような摂動に基づく説明可能性法は、モデルに依存しない属性を提供するが、多くの連立評価と高コストのスライディングウインドウ推論のため、パッチベースの医用画像セグメンテーションには実用的ではない。本稿では,ユーザ定義の関心領域と受容フィールドのサポートに限定し,パッチロジットキャッシュによる推論を高速化し,nU-Netの融合スキームを保存しながら,影響のないパッチに対するベースライン予測を再利用する,ボリュームCTセグメンテーションのための効率的なKernelSHAPフレームワークを提案する。臨床的に有意な帰属を可能にするために,全臓器単位,通常のFCCスーパーボクセル,ハイブリッド臓器認識スーパーボクセルの3つの自動的特徴抽象化を比較し,証拠の安定化(TP/Dice/Soft Dice)や偽陽性行動に着目した複数のアグリゲーション/値関数について検討した。全身CTセグメンテーションの実験では、キャッシュは冗長な計算を著しく減らし(15%から30%)、忠実さと解釈性は明確なトレードオフを示す: 通常のスーパーボクセルはしばしば摂動に基づくメトリクスを最大化するが、解剖学的アライメントは欠く。

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