以人類知識與視覺概念的對齊實現可解釋的醫學影像分類

Conceptos Básicos

提出Explicd框架,通過查詢領域知識並將其與視覺特徵對齊,實現可解釋的醫學影像分類。

Resumen

本文提出了Explicd,一個簡單有效的框架,用於基於診斷標準的可解釋醫學影像分類。

首先,Explicd通過詢問大型語言模型(LLM)或直接諮詢人類專家,獲取涵蓋色彩、形狀、紋理等各種診斷標準的領域知識。這些標準被嵌入為知識錨點。

接下來,Explicd使用視覺概念學習模塊,將圖像特徵與這些知識錨點進行對齊,以確保學習到與診斷標準相關的視覺概念。

最後,Explicd使用線性層集成所有標準軸的對齊分數,做出最終的分類預測。

通過在五個公開醫學影像分類基準測試中的評估,Explicd展現了其出色的可解釋性和分類性能,優於傳統的黑箱模型。Explicd的決策過程清晰透明,有助於增強醫療專業人士的信任,促進AI技術在臨床診斷中的應用。

Estadísticas

"具有不對稱和不規則輪廓的黑色素瘤"
"具有光滑、明確邊緣的良性黑素細胞痣"
"混合有黑色、棕色和藍色的黑色素瘤"
"直徑較大的黑色素瘤"
"具有對稱性和均勻色素沉著的良性黑素細胞痣"

Citas

"人類專家通過仔細分析色彩、形狀、紋理或特定疾病症狀等關鍵影像特徵做出診斷。"
"Explicd利用領域知識定義各類別的診斷標準,並將其嵌入為知識錨點,以促進相關視覺概念的學習。"
"Explicd的決策過程清晰透明,有助於增強醫療專業人士的信任,促進AI技術在臨床診斷中的應用。"

Ideas clave extraídas de

Aligning Human Knowledge with Visual Concepts Towards Explainable Medical Image Classification

by Yunhe Gao, D... a las arxiv.org 09-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.05596.pdf

Consultas más profundas

如何進一步擴展Explicd的診斷標準,涵蓋更多醫學領域?

要進一步擴展Explicd的診斷標準以涵蓋更多醫學領域，可以採取以下幾個策略：

跨學科知識整合：透過與不同醫學專家合作，收集各種疾病的診斷標準和特徵，並將這些知識整合到Explicd框架中。例如，針對心血管疾病、內分泌疾病等領域，建立相應的診斷標準。

擴展語言模型的應用：利用大型語言模型（LLMs）如GPT-4，針對特定醫學領域進行定制化的知識查詢，從而獲取更具針對性的診斷標準。這可以通過設計特定的提示語來引導模型生成相關的診斷標準。

多模態數據融合：除了醫學影像，還可以考慮整合其他類型的數據，如電子病歷、基因組數據和生物標記，從而豐富診斷標準的維度，提升模型的準確性和解釋性。

持續學習機制：建立一個持續學習的系統，隨著新研究和臨床實踐的進展，不斷更新和擴展診斷標準。這可以通過定期的數據收集和模型再訓練來實現。

用戶反饋機制：設計一個用戶反饋系統，讓醫療專業人員能夠對模型的診斷結果進行評價，並根據反饋調整和優化診斷標準。

如何設計更精細的視覺概念學習方法,以提高Explicd的分類性能?

為了提高Explicd的分類性能，可以考慮以下幾種設計更精細的視覺概念學習方法：

多層次視覺概念表示：引入多層次的視覺概念表示，將圖像特徵分為低層次（如邊緣、顏色）和高層次（如形狀、結構）特徵，並針對不同層次的特徵設計相應的學習策略。

增強對比學習：在視覺概念學習中，使用增強對比學習方法，通過生成不同的圖像增強版本來提高模型對視覺特徵的敏感性，從而增強模型的分類能力。

自適應權重調整：根據不同診斷標準的特徵重要性，自適應地調整視覺概念學習中的權重，確保模型在分類時能夠更好地聚焦於關鍵特徵。

結合注意力機制：在視覺概念學習中引入注意力機制，讓模型能夠自動識別和強調圖像中最具診斷意義的區域，從而提高分類的準確性。

多任務學習：設計多任務學習框架，讓模型同時學習多個相關任務（如分類和分割），通過共享特徵來提高整體性能。

Explicd的方法是否可以應用於其他需要解釋性的人工智能任務,如法律、金融等領域?

Explicd的方法確實可以應用於其他需要解釋性的人工智能任務，如法律和金融等領域，具體原因如下：

解釋性需求：法律和金融領域對於決策的透明度和可解釋性有著極高的要求。Explicd的框架能夠提供清晰的決策依據，幫助專業人士理解模型的推理過程。

知識查詢機制：Explicd利用大型語言模型查詢領域知識的能力，可以被應用於法律和金融領域，從而獲取相關的法律條款、金融規則等作為診斷標準。

多模態數據整合：法律和金融領域通常涉及多種數據類型（如文本、圖像、數據表等），Explicd的多模態數據融合能力可以幫助整合這些數據，提升模型的準確性和解釋性。

可視化解釋：Explicd的視覺概念學習方法可以用於生成可視化解釋，幫助法律和金融專業人士直觀理解模型的決策依據，從而增強信任感。

持續學習與更新：法律和金融規範經常變化，Explicd的持續學習機制可以幫助模型隨著新規範的出現而不斷更新，保持其有效性和準確性。

總之，Explicd的框架具備良好的可擴展性和靈活性，能夠適應不同領域的需求，為各種需要解釋性的人工智能任務提供支持。