論文の概要: Symb-xMIL: Symbolic Explanations for Multiple Instance Learning in Digital Pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06224v2
• Date: Fri, 05 Jun 2026 07:54:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.328112
• Title: Symb-xMIL: Symbolic Explanations for Multiple Instance Learning in Digital Pathology
• Title（参考訳）: Symb-xMIL:デジタル病理学におけるマルチインスタンス学習のための記号的説明
• Authors: Yanqing Luo, Julius Hense, Niklas Prenißl, Andreas Mock, Klaus-Robert Müller, Thomas Schnake, Mina Jamshidi Idaji,
• Abstract要約: マルチインスタンスラーニング(MIL)モデルの説明は、デジタル病理学の検証と発見に広く用いられている。 本稿では、MILモデルの動作が人間の可読性決定規則とどのように一致しているかを定量化する、ポストホックな説明フレームワークである説明可能なMIL(Symb-xMIL)を紹介する。 合成および実世界の病理組織学データセット上でSymb-xMILを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.138272834650502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Explanations of multiple instance learning (MIL) models are widely used for validation and discovery in digital histopathology. Existing methods primarily rely on heatmaps that highlight influential regions but do not explain how evidence from different tissue regions is combined to produce a prediction. This limits interpretability, especially when decisions depend on interactions between tissue features. We introduce Symbolic explainable MIL (Symb-xMIL), a post-hoc explanation framework that quantifies how a MIL model's behavior aligns with human-readable decision rules, expressed as logical relationships (e.g., AND, OR, NOT) between input features. These alignment scores reveal semantic patterns underlying the model's predictions. We evaluate Symb-xMIL on synthetic and real-world histopathology datasets. On synthetic MIL data, Symb-xMIL reliably recovers ground-truth logical rules. In a clinical tumor detection task, the best-aligned rules uncover heterogeneous decision patterns and expose hidden model errors. On an HPV-prediction task on TCGA-HNSCC, a cohort of head and neck cancer, our framework refines patient survival stratification beyond HPV status with potential clinical relevance. Overall, Symb-xMIL extends MIL explainability beyond visual attribution toward structured, rule-based reasoning, enabling more transparent and semantically grounded interpretation of model predictions.
• Abstract（参考訳）: マルチインスタンスラーニング(MIL)モデルの説明は、デジタル病理学の検証と発見に広く用いられている。 既存の方法は、主に影響力のある領域をハイライトするヒートマップに頼っているが、異なる組織領域からのエビデンスをどのように組み合わせて予測するかは説明していない。 これは、特に組織の特徴間の相互作用に依存する決定の場合、解釈可能性を制限する。 入力特徴間の論理的関係(例えば,AND,OR,NOT)として表現された,MILモデルの動作が可読性決定規則とどのように一致しているかを定量化する,ポストホックな説明フレームワークであるSymb-xMILを紹介する。 これらのアライメントスコアは、モデルの予測の根底にあるセマンティックなパターンを明らかにする。 合成および実世界の病理組織学データセット上でSymb-xMILを評価する。 合成MILデータ上では、Symb-xMILは基底構造論理規則を確実に回復する。 臨床腫瘍検出タスクでは、最良規則が異質な決定パターンを明らかにし、隠されたモデルエラーを露呈する。 頭頸部癌コホートである TCGA-HNSCC におけるHPV-prediction task では,HPV 以上の生存層を臨床関連性で改善する。 全体として、Symb-xMILは、構造化されたルールベースの推論への視覚的帰属を超えて、MILの説明可能性を拡張し、より透明でセマンティックなモデル予測の解釈を可能にする。

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