Jul, 2023

深入探索神经影像中可解释深度学习的综合调查

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TL;DR本文综述了神经影像领域中可解释深度学习模型的当前状态和应用，讨论了其相关方法、挑战和意见，以及如何利用模型解释性捕捉与模型预测相关的解剖和功能性大脑变化，最后讨论了当前做法的局限性，并提供了有关如何引导未来研究方向以使深度学习模型更加可解释并推进对脑疾病科学理解的宝贵见解和指导。
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发现论文，激发创造
  • 可解释深度学习在神经影像学中的应用综述

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    May, 2024

  • 机器学习方法应用于神经影像的可解释性

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    Apr, 2022

  • 可解释的人工智能：理解、可视化和解释深度学习模型

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    Aug, 2017

  • 医学影像诊断中可解释的深度学习方法：一项调查

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    May, 2022

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    Mar, 2024

  • 人工神经网络可解释性调研

    该论文系统地回顾了近期研究的理解神经网络机理、解释深度学习应用特别是在医疗领域方面以及讨论了解释性研究的未来方向，如与模糊逻辑和脑科学的关系。

    Jan, 2020

  • 面向可解释的人工智能

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    Sep, 2019

  • 深度神经网络的理解、可视化和解释调查

    该篇论文综述了深度神经网络在机器学习中的应用，针对一些需要保证安全性的决策（如控制系统和医疗应用），介绍了当前解释性人工智能（XAI）领域的研究，探究和解释 DNNs 内部和整体行为的方法。

    Feb, 2021

  • 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

  • 医学图像分析中的可解释深度学习模型

    本文回顾了可解释的深度学习在医学影像任务中的应用，讨论了这种方法的不同途径，临床应用挑战以及需要进一步研究的领域。

    May, 2020