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Understanding the Explanation: A Shapley-Based Approach to Multi-Contrast Medical Image Segmentation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于Shapley值的医学图像分割方法，以提高模型的解释性。结果表明，不同模型在肿瘤分割中的表现存在差异，U-Net在T1对比和FLAIR上存在偏见，而Swin-UNETR模型在多对比理解方面具有优势，具有潜在的临床应用价值。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于对比级Shapley值的医学图像分割方法，以提高模型的解释性。
- 研究结果显示，不同模型在肿瘤分割中的表现存在差异。
- U-Net模型在T1对比和FLAIR上存在偏见。
- Swin-UNETR模型在多对比理解方面具有优势，具有潜在的临床应用价值。
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