Aug, 2024
基于概念发现的超声图像深度神经网络可解释性框架
LCE: A Framework for Explainability of DNNs for Ultrasound Image Based
on Concept Discovery
TL;DR本研究解决了现有深度神经网络（DNN）在超声图像解释中的局限性，提出了病灶概念解释器（LCE）框架，结合归因方法与概念基础方法以改进可解释性。通过引入针对医学图像的“随意分割模型”（SAM），该框架在各类超声图像数据集上表现优异，提供更可信赖和可理解的解释，尤其在细粒度诊断任务中具有重要影响。