医学影像诊断越来越依赖机器学习模型,但数据不平衡和可解释性是问题。研究使用合成数据生成技术STEM训练具有可解释性的模型,结果显示GE衍生的模型在两个数据集上具有最佳AUC。
医学影像诊断越来越依赖机器学习模型。
数据不平衡和可解释性是当前面临的问题。
研究展示了一种合成数据生成技术STEM。
STEM用于训练具有内在可解释性的模型。
GE衍生的模型在两个数据集上表现最佳,具有最高的AUC。
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