一个混合XAI驱动的深度学习框架,用于强大的胃肠道疾病诊断
Fadl Dahan1, Jamal Hussain Shah2, Rabia Saleem3
1Department of Management Information Systems, College of Business Administration - Hawtat Bani Tamim, Prince Sattam bin Abdulaziz University, 11942, Al-Kharj, Saudi Arabia.
这项研究引入了一种混合深度学习和可解释的AI模型,用于从内镜图像中改进胃肠道疾病诊断. 人工智能方法显著减少了错误分类,有助于更早,更准确地治疗患者.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 胃肠病学 胃肠病学
背景情况:
- 胃肠道 (GI) 疾病带来了重大诊断挑战,错误分类导致了患者的不良结果.
- 目前用于医学图像分析的人工智能方法往往表现出高的假阴性率,危及关键诊断.
- 准确及时诊断胃病对于有效治疗和患者的生活质量至关重要.
研究的目的:
- 开发一种混合深度学习 (DL) 和可解释的人工智能 (XAI) 模型,以提高从内镜图像中诊断肠道疾病的准确性.
- 通过将Swin变压器与深度卷积神经网络 (DCNNs) 集成来提高诊断准确性和模型解释性.
- 通过堆叠的机器学习分类器,元损失和Grad-CAM可视化来最大限度地减少胃肠道疾病评估中的错误负面.
主要方法:
- 一种混合DL模型将Swin变压器与DCNNs (EfficientNet-B3,ResNet-50) 结合起来,用于特征提取.
- 堆叠的机器学习分类器与元损失和Grad-CAM (一种XAI技术) 一起使用,以减少虚假负数.
- 该模型在内镜图像上进行了训练和评估,以对胃肠道疾病进行分类.
主要成果:
- 拟议的模型在分类胃肠道疾病方面实现了93.79%的整体准确性.
- 在各类绩效指标中观察到显著的改善,包括精度,回忆和F1分数.
- 错误阴性率大幅降低,表明诊断可靠性提高.
结论:
- 协同DL和XAI方法为提高AI驱动的GI疾病诊断的准确性和可解释性提供了一个有希望的方法.
- 格拉德-CAM提供视觉解释,使人工智能预测对医疗专业人员更容易获得和理解.
- 这项研究为早期诊断胃肠道疾病,减少人为错误铺平了道路,支持临床决策.
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