Interpretation of deep learning using attributions: application to ophthalmic diagnosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Optical coherence tomography (OCT) and retinal fundus images are widely used for detecting retinal pathology. In particular, these images are used by deep learning methods for classification of retinal disease. The main hurdle for widespread deployment of AI-based decision making in healthcare is a lack of interpretability of the cutting-edge deep learning-based methods. Conventionally, decision making by deep learning methods is considered to be a black box. Recently, there is a focus on developing techniques for explaining the decisions taken by deep neural networks, i.e. Explainable AI (XAI) to improve their acceptability for medical applications. In this study, a framework for interpreting the decision making of a deep learning network for retinal OCT image classification is proposed. An Inception-v3 based model was trained to detect choroidal neovascularization (CNV), diabetic macular edema (DME) and drusen from a dataset of over 80,000 OCT images. We visualized and compared various interpretability methods for the three disease classes. The attributions from various approaches are compared and discussed with respect to clinical significance. Results showed a successful attribution of the specific pathological regions of the OCT that are responsible for a given condition in the absence of any pixel-level annotations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle