Die Studie präsentiert einen neuartigen Ansatz zur Klassifizierung von Weißblutzellen basierend auf Neuronalen Zellularen Automaten (NCA). Im Vergleich zu herkömmlichen Deep-Learning-Methoden bietet der NCA-Ansatz mehrere Vorteile:
Leichtgewichtigkeit: Das NCA-Modell hat nur etwa 80.000 Parameter, im Vergleich zu 25 Millionen bei den Baseline-Modellen. Dies ermöglicht eine effiziente Anwendung auch auf weniger leistungsfähiger Hardware.
Robustheit: Das NCA-Modell zeigt eine höhere Robustheit gegenüber Verschiebungen zwischen Datensätzen (Domänenanpassung) im Vergleich zu den Baseline-Modellen.
Erklärbarkeit: Durch den inhärenten Aufbau des NCA-Modells können die Entscheidungen des Klassifikators leicht interpretiert und erklärt werden. Die Relevanz einzelner Merkmale kann durch Layer-Wise Relevance Propagation visualisiert werden.
Die Autoren evaluieren den NCA-Ansatz auf drei verschiedenen Datensätzen von Weißblutzellbildern und zeigen, dass er eine vergleichbare oder bessere Leistung als die Baseline-Modelle erzielt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass NCA-basierte Methoden großes Potenzial für den Einsatz in der klinischen Praxis haben.
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by Michael Deut... at arxiv.org 04-09-2024
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