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Explainable AI: A Combined XAI Framework for Explaining Brain Tumour Detection Models

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μ €μž

Patrick McGonagle, William Farrelly, Kevin Curran

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” λ‡Œμ’…μ–‘ 탐지 λ”₯λŸ¬λ‹ λͺ¨λΈμ˜ 해석λ ₯을 높이기 μœ„ν•΄ μ—¬λŸ¬ μ„€λͺ… κ°€λŠ₯ν•œ AI(XAI) 기법을 ν†΅ν•©ν•˜λŠ” 방법을 νƒκ΅¬ν•©λ‹ˆλ‹€. λ‡Œμ’…μ–‘ 탐지 λͺ¨λΈμ˜ 정확도λ₯Ό 91.24% λ‹¬μ„±ν•˜μ˜€μœΌλ©°, GRAD-CAM, LRP, SHAP λ“± λ‹€μ–‘ν•œ XAI 기법을 κ²°ν•©ν•˜μ—¬ λͺ¨λΈμ˜ μ˜μ‚¬ κ²°μ • 과정을 λ‹€μΈ΅μ μœΌλ‘œ μ„€λͺ…ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 톡합 μ ‘κ·Ό 방식은 κ°œλ³„ XAI 기법보닀 λ›°μ–΄λ‚œ μ„€λͺ…λ ₯을 보여주며, λΆ€λΆ„μ μœΌλ‘œ λ³΄μ΄λŠ” 쒅양을 ν¬ν•¨ν•œ 예츑 사둀λ₯Ό 효과적으둜 μ„€λͺ…ν•©λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
λ‡Œμ’…μ–‘ 탐지 λ”₯λŸ¬λ‹ λͺ¨λΈμ˜ μ‹ λ’°μ„±κ³Ό 투λͺ…성을 λ†’μ΄λŠ” 데 κΈ°μ—¬ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
λ‹€μ–‘ν•œ XAI κΈ°λ²•μ˜ 결합을 톡해 λͺ¨λΈμ˜ μ˜μ‚¬ κ²°μ • 과정을 더 깊이 이해할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
μ‹€μ œ 의료 ν™˜κ²½μ—μ„œ AI 기반 μ§„λ‹¨μ˜ μˆ˜μš©μ„±μ„ 높일 수 μžˆλŠ” 잠재λ ₯을 λ³΄μ—¬μ€λ‹ˆλ‹€.
β€’
톡합 XAI ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬μ˜ 적용 λ²”μœ„λ₯Ό λ‹€λ₯Έ 의료 μ˜μƒ 뢄석 μž‘μ—…μœΌλ‘œ ν™•μž₯ν•˜κ³ , μ„€λͺ…μ˜ μ •λŸ‰μ  평가 방법을 κ°œλ°œν•˜λŠ” 것이 ν–₯ν›„ κ³Όμ œμž…λ‹ˆλ‹€.
πŸ‘