Toward Improved Interpretability in Medical Imaging: Revealing the Disease Evidence From Chest X-Ray Images Using an Adversarial Generative Approach
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, deep neural networks have made significant progress in the field of automated disease recognition for medical imaging. Although methods based on deep neural networks reported good results in automated disease classification, many of them lack output interpretability. Unlike methods that only aim at predicting if an input image contains disease or not, our work focuses additionally on revealing the disease evidence and offering interpretability of decision-making. We assume that an abnormal image is the additive composition of a hypothetical but synthesizable normal counterpart and a related disease effect map. Therefore we propose a disease decomposition network (DDN) that can explicitly locate, separate the disease evidence from an abnormal image and synthesize this hypothetical normal counterpart simultaneously. The proposed DDN has two branches: one is for translating the input image to a normal image, and the other is for locating the underlying abnormalities accurately if the input is abnormal. The novelty of our proposed DDN is that it not only provides highly accurate visual disease evidence maps, but also generates corresponding healthy images that are close to real normal chest X-rays (CXRs). From an interpretability and user interface perspective, it is insightful and helpful to provide a relevant reference (albeit hypothetical) for better understanding the difference between a normal and diseased CXR image. We evaluated our method on an extensive and well-established public chest X-ray dataset. The results demonstrate that the proposed DDN can translate abnormal CXR images to healthy CXRs while also generating disease evidence maps with good localization performance over other state-of-the-art methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».