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FATE: 基于 Transformer 的特征无关编码器用于学习流式细胞仪数据中的广义嵌入空间
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了ReluFormer模型在Flow CytoMetry数据上的应用及其可视化技术。梯度可视化和注意力可视化能够识别模型决策过程中的重要细胞和Transformer的决策过程。
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关键要点
- 深度学习模型的解释性在临床应用中尤为重要。
- 评估了名为 ReluFormer 的 Transformer 模型在 Flow CytoMetry 数据上的应用。
- 提出了一种基于梯度和注意力的可视化技术用于 FCM 数据。
- 通过儿科急性淋巴细胞白血病 FCM 样本进行了定性评估。
- 梯度可视化能够识别对特定预测最重要的细胞。
- 注意力可视化提供了 Transformer 在处理 FCM 数据时的决策过程的洞察。
- 不同的注意力头在关注不同生物学意义的子种群上具有专门化的能力。
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