دانلود ترجمه مقاله یک شبکه عصبی قابل تفسیر برای تشخیص تصویر (ساینس دایرکت – الزویر 2022)

مثبت فکر کنید: یک شبکه عصبی قابل تفسیر برای تشخیص تصویر

Think positive: An interpretable neural network for image recognition

چکیده

1-مقدمه

2-روش

3- نتایج

4-نقاط ضعف مطالعه ما

6-نتیجه گیری

منابع

چکیده

پاندمی COVID-19 همچنان در حال پیشرفت است و هزینه اضافه ای بر سیستمهای بهداشت و درمان در سراسر دنیا تحمیل کرده است. تشخیص به موقع و موثر این ویروس میتواند به کاهش انتشار بیماری کمک کند. گرچه RT-PCR همچنان استانداردی طلایی برای تست COVID-19 بشمار میرود، اما مدلهای یادگیری عمیق برای شناسایی ویروس از روی تصاویر پزشکی نیز در شرایط خاص مفید هستند؛ بویژه در موقعیتهایی که بیماران متحمل آزمایشات پرتو-X و یا CT-اسکنهای روتین میشوند ولی در مدت چند روز پس از این آزمایشات عوارض تنفسی را تجربه میکنند. همچنین مدلهای یادگیری عمیق جهت پیش-غربالگری قبل از آزمایش RT-PCR استفاده میشوند. ولی با اینحال، شفافیت/ قابلیت تفسیر فرایند استدلال پیش بینی های صورت گرفته بوسیله چنین مدلهای یادگیری ضرورت دارد. ما در این مقاله، یک الگوی یادگیری عمیق قابل تفسیر پیشنهاد میکنیم که از فرایند استدلال مثبت جهت پیش بینی استفاده میکند. ما مدل خودمان را آموزش داده و آن را بر روی یک مجموعه از داده های تصویری CT-اسکن قفسه سینه بیماران COVID-19، افراد سالم، و بیماران پنومونی، آزمایش کردیم. صحت، دقت، یادآوری و امتیازF- مدل ما به ترتیب 48/99 %، 99/0، 99/، و 99/0 بودند.

روش
در این بخش ما ساختار و فرایند آموزش مدل Quasi-ProtoPNet خود را در بافت تصاویر CT–اسکن معرفی کرده و شرح میدهیم.

2.1-ساختار مدل Quasi-ProtoPNet
مدل Quasi-ProtoPNet بر حسب لایه های کانولوشنی یک مدل پایۀ پیشرفته (مدل خط مبنا)، مثل مدلهای پایهVGG-19 (Simonyan & Zisserman, 2015)، ResNet-34، ResNet-152 (He, Zhang, Ren & Sun, 2016)، DenseNet-121 یا DenseNet-161 (Huang, Liu, Van der Maaten & Weinberger, 2017) ساخته میشود. همانطور که در شکل 2 دیده میشود، مدل Quasi-ProtoPNet شامل لایه های کانولوشنی برگرفته از یک مدل پایه است که دو لایه کانولوشنی دیگر در ابعاد 1×2 و 1×1 پشت آن قرار گرفته اند. این لایه های کانولوشنی مجموعاً لایه L خوانده میشوند و یک لایه کانولوشنی تعمیم یافته (Ghiasi-Shirazi, 2019; Nalaie, Ghiasi-Shirazi & Akbarzadeh-T 2017) p_t از بخشهایی از الگو در پشت لایه کانولوشنی، و پس از لایه p_t، نیز یک لایه چگال و متراکم ω بدون هیچ انحرافی جای میگیرد. پارامترهای لایه L و ماتریس وزنی لایه چگال به ترتیب با L_conv و ω_m نشان داده میشوند. توابع فعالسازی ReLU و Sigmoid به ترتیب برای لایه کانولوشنی اضافۀ یکی مانده به آخر و آخرین لایه کانولوشنی، استفاده میشوند. دقت داشته باشید که لایه های کانولوشنی L، بخش تفسیرناپذیر (جعبه سیاه)، و لایه کانولوشنی تعمیم یافته p_t بخش تفسیرپذیر (شفاف) مدل ما را تشکیل میدهند.

گرچه ما میتوانیم از لایه های کانولوشنی هر یک از مدلهای پایه برای ساخت مدلمان استفاده کنیم، اما ما مدل Quasi-ProtoPNet را زمانی شرح میدهیم که بر اساس لایه های کانولوشنی مدل پایه VGG-16 ساخته شود. فرض کنید x یک تصویر ورودی باشد. از آنجا که خروجی لایه های کانولوشنی VGG-16 دارای عمق 512 و ابعاد فضایی 7×7 هستند، L(x) دارای عمق 512 و ابعاد فضایی 6×6 خواهد بود. دقت کنید که لایه p_t بُرداری از واحدهای الگو بوده و هر واحد الگو یک تانسور به شکل 512×h×w است که داریم: 1×1 < h×w < 6×6 ؛ یعنی h و w رویهمرفته نه معادل 1 و نه معادل با 6 هستند. فرض کنید m و n به ترتیب به مجموع تعداد کلاسها و الگوهای اولیه برای هر کلاس اشاره میکنند. فرض کنید P^c={p_i^c }_(i=1)^m مجموعه ای از الگوهای یک کلاس C و P={P^C }_(c=1)^n مجموع تمام الگوها باشد. در کار ما، n=3 است ولی ما بطور تصادفی اَبَرپارامتر را در m=10 تنظیم میکنیم.