Medan djupt lärande metoder i allt högre grad tillämpas på uppgifter som datorstödd diagnos, dessa modeller är svåra att tolka, inte införliva tidigare domän kunskap, och ofta betraktas som en "svart-box". Bristen på modelltolkbarhet hindrar dem från att bli fullt förstådda av målanvändare som t.ex. radiologer. I detta dokument presenterar vi en ny tolkningsbar djup hierarkisk semantisk konvolutionell neurala nätverk (HSCNN) för att förutsäga om en given lungknuta som observerats på en datortomografi (CT) skanning är elakartad. Vårt nätverk ger två nivåer av utdata: 1) låg nivå radiolog semantiska funktioner; och 2) en hög nivå malignitet förutsägelse poäng. De semantiska utgångarna på låg nivå kvantifierar de diagnostiska egenskaper som används av radiologer och förklarar hur modellen tolkar bilderna på ett expertdrivet sätt. Informationen från dessa lågnivåuppgifter, tillsammans med de representationer som de konvolutionella skikten lärt sig, kombineras sedan och används för att dra slutsatsen att det är högnivåuppgiften att förutsäga nodulers malignitet. Denna enhetliga arkitektur tränas genom att optimera en global förlustfunktion som omfattar både uppgifter på låg och hög nivå och därigenom lära sig alla parametrar inom ett gemensamt ramverk. Våra experimentella resultat med hjälp av Lung Image Database Consortium (LIDC) visar att den föreslagna metoden inte bara ger tolkningsbara lungcancerprognoser utan också ger betydligt bättre resultat jämfört med vanliga 3D CNN-metoder.
Shiwen Shen m.fl. REF presenterade hierarkiska semantiska konvolutionella neurala nätverk för klassificering av Lung Nodule malignitet.
An Interpretable Deep Hierarchical Semantic Convolutional Neural Network for Lung Nodule Malignancy Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}