Sep, 2023

自我注重的变形器可解释的医学图像诊断：医疗保健可解释 AI 综述

PDF
TL;DR近期人工智能的进展使其在初级医疗服务中得到广泛应用，解决了医疗保健领域的需求供应失衡问题。Vision Transformers（ViT）已成为最先进的计算机视觉模型，受益于自注意力机制。然而，与传统的机器学习方法相比，深度学习模型更复杂，常被视为黑匣子，这可能导致人们对其运作方式的不确定性。可解释的人工智能（XAI）是指解释和解读机器学习模型内部运作及其决策的方法，这对医疗领域的决策过程尤为重要。本综述总结了最近 ViT 的进展和解释性方法，以了解 ViT 的决策过程，实现医疗诊断应用的透明性。
artificial intelligencevision transformersexplainable artificial intelligencemedical diagnosistransparency
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 面向医学成像的视觉 Transformer 解释评价

    本文研究了在医学影像学领域中，Vision Transformer (ViT) 解释方法的表现，证明了 Transformer 的逐层相关传播法胜过本地可解释的模型不可知性解释和注意力可视化方法，在准确和可靠地表示 ViT 已经学到了什么方面提供了更好的表现。

    Apr, 2023

  • XAI Renaissance: 重新定义医学诊断模型中的可解释性

    本综述论文探讨了在可解释人工智能（XAI）领域中，用于革新医学诊断模型的革新性方法和方法论。通过揭示潜在的决策过程，XAI 技术使得医疗保健专业人员理解、信任和有效利用这些模型进行准确和可靠的医疗诊断。文章强调了 XAI 在医疗诊断方面取得的关键进展及其潜力，以提高患者的治疗效果并加强人工智能驱动的诊断系统的信任。

    Jun, 2023

  • 可解释人工智能方法在医学影像分类中的应用分析

    在医疗领域中，应用深度学习进行医学图像分类已成为趋势。然而，这种人工智能系统是极其复杂的 “黑匣子” 模型，难以解释其预测的原因。因此，研究探索可解释的人工智能（XAI）方法，以更好地应用于医学领域。本文通过对卷积神经网络模型进行规范化学图像分类，从三种不同的 XAI 方法对模型进行了可视化的研究和分析。

    Dec, 2022

  • 医疗保健可解释人工智能综述：为什么、如何和何时？

    本研究系统分析了解释性人工智能（XAI），重点考虑目前在医疗领域中使用的模型。研究分析了 XAI 的流行趋势，并介绍了研究的主要方向。此工作的讨论将有助于规范 XAI 领域。

    Apr, 2023