FPN-IAIA-BL: 数字乳房 X 线照片乳房肿块边界分类的多尺度可解释性深度学习模型
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。数字乳房 X 线摄影是乳腺癌检测的关键，而深度学习为更快、更准确的乳房 X 线分析提供了有前途的工具。然而，在放射学和其他高风险环境中，不可解释的（“黑盒子”）深度学习模型不适用，并且这些领域对于希望创建可解释模型的呼声很高。最近在可解释计算机视觉方面的研究通过利用案例解释中的原型实现透明性，提供了高准确性的应用，包括乳房 X...
数字乳房X线摄影是乳腺癌检测的关键，深度学习为乳房X线分析提供了有前途的工具。本文提出了一种新的多尺度可解释深度学习模型，用于乳房X线摄影的肿块边缘分类。该模型与放射科医生的实践相吻合，提供了一个通用架构。
