通过可解释的人类模式增强脊椎骨折分级的解释能力
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过 ProtoVerse 方法，我们成功应用于 VerSe'19 数据集，解决了骨折分级和深度学习模型解释性不足的问题，实现了对医学诊断的可解释性和临床适用性的提升。
Proto-Caps是一种创新解决方案，通过额外的训练过程创建了易理解且功能强大的模型。在LIDC-IDRI数据集上的评估中，Proto-Caps相较于可解释的基线模型，在预测恶性程度和肺结节的平均特征方面提高了超过6%的准确率，并提供了基于案例的推理和可视化验证。
