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

Belangrijkste concepten

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。

Samenvatting

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。

Statistieken

"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"

Citaten

"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。"

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Aligning Human Knowledge with Visual Concepts Towards Explainable Medical Image Classification

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

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

Diepere vragen

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。