深度学习在医疗影像领域涉及可解释性相关的工作有哪些?
2023-06-15 阅读 28
在医疗影像领域，深度学习的可解释性相关的工作主要有以下几种：
1. Grad-CAM：Grad-CAM是一种基于梯度的可视化方法，可以用于解释神经网络在分类任务中的决策过程。它可以通过可视化神经网络中每个卷积层的激活值，来展示网络在分类任务中关注的区域。
2. LIME：LIME是一种局部可解释性模型解释方法，可以用于解释深度学习模型在分类任务中的决策过程。它可以通过生成一组局部解释模型，来解释模型对每个样本的分类结果。
3. CAM：CAM是一种基于梯度的可视化方法，用于解释神经网络在分类任务中的决策过程。它可以通过可视化神经网络中最后一个卷积层的激活值，来展示网络在分类任务中关注的区域。
4. Grad-CAM++：Grad-CAM++是一种改进的Grad-CAM方法，可以更准确地定位神经网络在分类任务中关注的区域。它可以通过加权不同卷积层的梯度来生成更准确的可视化结果。
这些方法可以帮助医疗影像领域的研究人员和医生更好地理解深度学习模型在分类任务中的决策过程，提高模型的可靠性和可解释性。
更新于 2023年06月15日
