Abstrakt. Visualisering och tolkning av konvolutionella neurala nätverk (CNN) är en viktig uppgift för att öka förtroendet för automatiska medicinska beslutssystem. I denna studie tränar vi en 3D CNN för att upptäcka Alzheimers sjukdom baserad på strukturella MRI-skanningar i hjärnan. Sedan tillämpar vi fyra olika gradientbaserade och ocklusionsbaserade visualiseringsmetoder som förklarar nätverkets klassificeringsbeslut genom att belysa relevanta områden i indatabilden. Vi jämför metoderna kvalitativt och kvantitativt. Vi finner att alla fyra metoderna fokuserar på hjärnregioner som är kända för att vara involverade i Alzheimers sjukdom, såsom underlägsen och mellersta temporal gyrus. Medan de ocklusionsbaserade metoderna fokuserar mer på specifika regioner, tar de gradientbaserade metoderna upp distribuerade relevansmönster. Dessutom finner vi att fördelningen av relevans varierar mellan patienter, medan vissa har ett starkare fokus på temporalloben, medan andra mer kortikala områden är relevanta. Sammanfattningsvis visar vi att det är viktigt att tillämpa olika visualiseringsmetoder för att förstå CNN:s beslut, ett steg som är avgörande för att öka den kliniska effekten och förtroendet för datorbaserade beslutsstödsystem.
I REF jämfördes gradient- och ocklusionsmetoder (standardbeteocklusion och hjärnanklusion) kvalitativt och kvantitativt för AD-klassificering.
Visualizing Convolutional Networks for MRI-based Diagnosis of Alzheimer's Disease
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}