使用卷积神经网络和梯度加权类激活映射进行痴呆阶段可解释图像分类的教程
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了如何利用卷积神经网络和梯度加权类激活映射分类四个渐进性痴呆阶段这一问题。论文提出的可解释性方法展示了其高达99%的分类准确率，并为医生提供了有价值的视觉信息，以解释该高准确率的背后原因。未来的研究方向也进行了探讨。
该研究提出了一种创新的方法来诊断阿尔茨海默病，使用3D MRI增强模型决策可解释性。该方法通过软注意力机制和体积表示生成解释性的MRI体素级注意力图。在测试中，该方法在两个任务中优于最先进的方法，准确率分别提高了2.4％和5.3％。通过双重迁移学习策略，增强了对形态变化的敏感性，并促进了早期AD的检测。该方法确定了与AD发展相关的特定脑区域，证明了其稳健性和精确性。
