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#284
summarized by : Tasuku KINJO
どんな論文か？
病理学における説明可能な深層学習のために、細胞組織について、画像における形状大きさと、病理学における用語をグラフニューラルネットを用いて関連付ける手法とその評価手法について提案している。
新規性
グラフの刈り込み、勾配saliency、層ごとの関連性の伝搬というグラフニューラルネットワークによる説明可能性に関する技術それぞれを適用し、病理学の説明を生成した。加えて、説明がランダムに行われた場合のスコアを計算し、そのスコアと提案手法におけるスコアを比較する評価法を提案している。
結果
すべての提案手法はランダムな手法よりよい説明を行っていると評価している。
とくにグラフの刈り込みを用いた手法がこのタスクにおいて良い結果を残している。
その他（なぜ通ったか？等）
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