Feb, 2022

机器学习算法的解释性方法在乳腺癌诊断中的应用

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TL;DR本研究利用人工智能方法（如随机森林、神经网络和神经网络集成）和可解释性技术（如全局代理，ICE 图和 Shapley 值）进行早期诊断乳腺癌，其中集成神经网络表现最佳，其预测结果经过 ICE 图验证符合当前医学知识，并能进一步用于了解乳腺癌的病理生理机制。
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发现论文，激发创造
  • 深度学习乳腺癌筛查交互解释性系统

    该论文提出了一种交互式系统，通过利用最先进的可解释性技术与深度学习模型，帮助放射科医生在乳腺癌筛查中理解模型决策的过程，并且利用用户交互逐步提供更细致的可解释性报告，从而促进医学 AI 的采纳。

    Sep, 2022

  • 透过语法进化和数据增强实现可解释的乳腺癌诊断方案

    医学影像诊断日益依赖机器学习模型，然而严重不平衡的数据集和有限的可解释性一直是困扰。本文通过展示一种相对新的合成数据生成技术 STEM，演示了如何使用它来训练由语法进化（GE）产生的具有内在可解释性的模型。我们在两个数据集上进行了测试，并将结果与一组八个标准机器学习分类器的前三个表现最好的分类器的 AUC 进行了比较，结果表明 GE 衍生的模型在保持可解释性的同时具有最佳的 AUC。

    Jan, 2024

  • 基于可解释人工智能的监督式机器学习方法的预测模型用于孟加拉患者的乳腺癌分类

    乳腺癌是近年来患病率迅速增加的一种导致全球死亡率居高不下的常见疾病，本研究通过使用机器学习方法，特别是 XGBoost 算法，对乳腺癌进行预测和分类，发现 XGBoost 算法在 500 名患者的数据集上取得了 97% 的精确率。

    Apr, 2024

  • 乳腺癌检测：基于机器学习算法的威斯康星州诊断数据集应用

    本文在威斯康星州诊断性乳腺癌数据集上比较了六个机器学习算法的分类测试准确性，并测量了它们的灵敏度和特异性。实验结果表明，所有的算法都表现良好，并超过了 90% 的测试准确率，其中 MLP 算法表现最佳，测试准确率高达 99.04%。

    Nov, 2017

  • IAIA-BL: 数字乳腺 X 线摄影乳类病变分类的基于案例的可解释深度学习模型

    在这项工作中，我们提出了一个针对乳腺 X 线摄影术的可解释机器学习框架，以预测病变性质并追踪放射科医生的推理过程，同时，我们的算法能够突出显示图像中与分类相关的部分，而其他方法则突出显示健康组织和干扰信息。

    Mar, 2021

  • 乳腺癌诊断：可解释人工智能（XAI）技术的全面探索

    乳腺癌是全球妇女最常见的恶性肿瘤之一，需要改进诊断方法以获得更好的临床结果。本文全面探讨了可解释人工智能（XAI）技术在乳腺癌检测和诊断中的应用，通过与机器学习和深度学习模型的整合，尤其是与 SHAP、LIME、Grad-CAM 等 XAI 方法，分析乳腺癌数据集及其 AI 处理方式，强调 XAI 可以提高精确诊断和个性化治疗方案，讨论了实施这些技术的挑战，以及在临床环境中评估 XAI 有效性的标准化指标的重要性。该文章通过详细分析和讨论旨在凸显 XAI 在复杂 AI 模型和实际医疗应用之间搭建桥梁的潜力，从而建立医疗专业人员之间的信任和理解，改善患者的预后效果。

    Jun, 2024

  • 提高乳腺癌诊断在乳房 X 射线摄影中：卷积神经网络和可解释人工智能的评估和集成

    通过将卷积神经网络（CNN）和可解释人工智能（XAI）相结合的综合框架，该研究在使用 CBIS-DDSM 数据集进行增强的乳腺癌诊断方面进行了介绍。研究结果显示，CNN 和 XAI 的有效合作有助于推进乳腺癌的诊断方法，从而在临床设置中更无缝地集成先进的人工智能技术，并通过提高 AI 决策的可解释性，为医学专业人员和患者提供更好的协作。

    Apr, 2024

  • 从树集合中解析提取的规则：应用于乳腺 MRI 计算机辅助诊断

    提出了一种计算机辅助诊断 (CAD) 系统，通过多参数图像特征组合来区分乳腺 MRI 检查中的癌性和非癌性病变，并使用规则提取算法以易于理解的图形可视化方式呈现病变分类结果。

    Jun, 2016

  • 乳腺癌风险因素分析和生存预测的监督式机器学习

    利用机器学习方法，比较逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、极端随机树、最近邻算法和自适应增强等七种分类模型来预测基于 METABRIC 数据集中 1904 名患者记录的 5 年乳腺癌生存率。研究结果表明，这些分类器可以准确预测样品的生存率，分别为 75.4％，74.7％，71.5％，75.5％，70.3％和 78％

    Apr, 2023

  • 利用机器学习技术进行乳腺癌诊断

    评估了乳腺癌三种创新的诊断技术，并研究了利用机器学习技术（如卷积神经网络）的计算机辅助诊断系统来提高病人的生存率。

    May, 2023