Oct, 2023
基于人工智能的医学影像关联分析，利用潜在空间几何混淆校正
AI-based association analysis for medical imaging using latent-space
geometric confounder correction
TL;DR通过强调语义特征解释和对多个混杂因素的鲁棒性，我们提出了一种人工智能方法来解决非线性模型的可视化挑战和混杂因素控制问题，并通过在合成数据集、3D网格数据和3D MRI数据集上的测试，证实了该方法有效地减少混杂因素的影响，并提供独特的视觉表示，以突出与确定的相关性相关的特定图像变化。