Aug, 2020

数字病理学中 XAI 的调查

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TL;DR本文针对数字病理学领域提出了透明的人工智能算法（XAI）进行调研，将当前一些 XAI 技术与数字病理学的特定需求相结合，以指导未来的研究努力，建立跨学科讨论的共同基础。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的医学图像分析中的可解释人工智能（XAI）

    本文调查了可解释人工智能 (XAI) 在基于深度学习的医学图像分析中的应用，提出了一个 XAI 标准框架来分类这些基于深度学习的方法，根据解释方法和解释结构将应用于医学图像分析中的 XAI 技术进行了分类，并按解剖位置进行了整理，并给出了未来在医学图像分析中 XAI 的机会的展望。

    Jul, 2021

  • 医学图像中的可解释人工智能：一项调查

    本研究旨在分析 XAI 在医学诊断研究中应用的最新研究，对多种不同疾病（如癌症和 COVID-19）的机器学习结果进行解释，以实现想要的评估。

    May, 2023

  • 医学影像诊断中可解释的深度学习方法：一项调查

    本文介绍了在医学影像诊断中应用深度学习的机会与挑战，重点讲述了可解释人工智能（XAI）在医学影像中的应用，并对解释方法、数据集和评估指标进行了综述和比较，最后探讨了深度学习在医学影像领域的未来研究方向。

    May, 2022

  • 医疗领域中的可解释人工智能应用：系统综述

    近年来，医疗人工智能领域已取得显著进展，但面临着建立用户信任、符合法规和合乎道德使用数据等挑战。这篇论文针对代表性样本中的 198 篇文章对医疗决策支持的可解释人工智能解决方案进行了文献综述，发现大多数解决方案采用了模型无关的可解释人工智能技术，深度学习模型被广泛应用，用户界面的可视化和交互更有助于理解解释和系统推荐。在医疗和人工智能专家之间加强合作，以指导可解释人工智能解决方案在医学领域的设计、实施和评估，仍需要开展更多的研究。

    Aug, 2023

  • 可解释的人工智能在医疗保健中的简要回顾

    本文系统地评估了透明度和可解释性在医疗保健领域中的重要性和相关的机器学习模型。通过六种不同的方法探讨了 XAI 的各个方面和挑战，并探明了其在解决医疗保健领域中存在的问题方面所起到的重要作用。

    Apr, 2023

  • 可解释人工智能（XAI）综述：面向医疗 XAI

    这篇论文概述了解释机器学习算法决策的不同方法，并将它们应用到医学研究中，以提高医生对这些算法的信任度。

    Jul, 2019

  • 朝着增强病理学家：数字病理学中可解释 AI 的挑战

    数字病理学结合人工智能和机器学习可实现癌症诊断、预后和预测的提高，但需要综合运用人工智能和人类专家的智慧。

    Dec, 2017

  • 生物医学信号和图像处理中的可解释 AI（XAI）：承诺与挑战

    本文综述了生物医学数据处理中可解释人工智能的发展，并提出了 IEEE 信号处理杂志即将于 2022 年 3 月推出的深度学习在生物医学影像和信号处理中的特刊。

    Jul, 2022

  • 医学、工业及其他领域图像分割中的可解释人工智能（XAI）：一项调研

    这篇论文针对 XAI 在语义图像分割中的应用，提出了第一份全面的综述。文章对应用类别、领域、评估指标和数据集进行了分析和分类，并提出了可解释的语义分割的分类体系，讨论了潜在的挑战和未来研究方向。

    May, 2024

  • 可解释人工智能 (XAI) 中的机遇与挑战：一份调查

    本文介绍了深度学习中可解释人工智能技术（XAI），提出了技术分类法并介绍了方法学、范畴和应用层次等主要原则，旨在建立可信、可解释和自说明的深度学习模型。此外，通过八种不同的可解释人工智能算法对图像数据进行了评估，讨论了这种方法的局限性，并提出了未来改进的潜在方向。

    Jun, 2020