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04.06.2020 | Short Report | Ausgabe 11/2020

Neuroradiology 11/2020

Implementation of model explainability for a basic brain tumor detection using convolutional neural networks on MRI slices

Zeitschrift:
Neuroradiology > Ausgabe 11/2020
Autoren:
Paul Windisch, Pascal Weber, Christoph Fürweger, Felix Ehret, Markus Kufeld, Daniel Zwahlen, Alexander Muacevic
Wichtige Hinweise

Publisher’s note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Purpose

While neural networks gain popularity in medical research, attempts to make the decisions of a model explainable are often only made towards the end of the development process once a high predictive accuracy has been achieved.

Methods

In order to assess the advantages of implementing features to increase explainability early in the development process, we trained a neural network to differentiate between MRI slices containing either a vestibular schwannoma, a glioblastoma, or no tumor.

Results

Making the decisions of a network more explainable helped to identify potential bias and choose appropriate training data.

Conclusion

Model explainability should be considered in early stages of training a neural network for medical purposes as it may save time in the long run and will ultimately help physicians integrate the network’s predictions into a clinical decision.

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