標(biāo)題: Titlebook: Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clin; Second International Kenji Suzuki,Mau [打印本頁] 作者: 烏鴉 時(shí)間: 2025-3-21 16:36
書目名稱Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clin影響因子(影響力)
書目名稱Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clin影響因子(影響力)學(xué)科排名
書目名稱Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clin網(wǎng)絡(luò)公開度
書目名稱Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clin網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名
書目名稱Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clin被引頻次
書目名稱Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clin被引頻次學(xué)科排名
書目名稱Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clin年度引用
書目名稱Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clin年度引用學(xué)科排名
書目名稱Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clin讀者反饋
書目名稱Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clin讀者反饋學(xué)科排名
作者: linguistics 時(shí)間: 2025-3-21 22:08 作者: 佛刊 時(shí)間: 2025-3-22 03:39 作者: Evacuate 時(shí)間: 2025-3-22 05:12 作者: irreparable 時(shí)間: 2025-3-22 09:14
Peifei Zhu,Masahiro Ogino die optimal im Sinne gewisser Zielsetzungen sein sol- len. Dabei versucht man, reale Probleme, etwa der Volks-oder Betriebswirtschaft, durch mathematische Modelle zu beschreiben. In diesen Modellen, oft Systeme von Gleichungen und Ungleichungen, wird‘ das Problem gel?st. Das Ergebnis kann dann als 作者: Pillory 時(shí)間: 2025-3-22 14:16
Kyle Young,Gareth Booth,Becks Simpson,Reuben Dutton,Sally Shrapnel die optimal im Sinne gewisser Zielsetzungen sein sol- len. Dabei versucht man, reale Probleme, etwa der Volks-oder Betriebswirtschaft, durch mathematische Modelle zu beschreiben. In diesen Modellen, oft Systeme von Gleichungen und Ungleichungen, wird‘ das Problem gel?st. Das Ergebnis kann dann als 作者: myalgia 時(shí)間: 2025-3-22 20:06
Aydan Gasimovaheidet . (wei?e R?ntgenstrahlen) und . (Eigenstrahlen). Bei der Erzeugung der Bremsstrahlung wird einzelnen Elektronen auf dem Wege einer Atomdurchquerung die volle Energie oder zum mindesten ein wesentlicher Bruchteil entzogen und als R?ntgenwelle ausgestrahlt. Solche Prozesse sind selten. Die meis作者: 多山 時(shí)間: 2025-3-22 23:58
Kenji Suzuki,Mauricio Reyes,Tanveer Syeda-Mahmood,Ender Konukoglu,Ben Glocker,Roland Wiest,Yaniv Gurheidet . (wei?e R?ntgenstrahlen) und . (Eigenstrahlen). Bei der Erzeugung der Bremsstrahlung wird einzelnen Elektronen auf dem Wege einer Atomdurchquerung die volle Energie oder zum mindesten ein wesentlicher Bruchteil entzogen und als R?ntgenwelle ausgestrahlt. Solche Prozesse sind selten. Die meis作者: Highbrow 時(shí)間: 2025-3-23 01:35 作者: anatomical 時(shí)間: 2025-3-23 09:31 作者: 低三下四之人 時(shí)間: 2025-3-23 13:14 作者: 抵制 時(shí)間: 2025-3-23 14:58
Generation of Multimodal Justification Using Visual Word Constraint Model for Explainable Computer-A of its outstanding performance. Interpretability can guarantee the confidence of the deep learning system, therefore it is particularly important in the medical field. In this study, a novel deep network is proposed to explain the diagnostic decision with visual pointing map and diagnostic sentence作者: BABY 時(shí)間: 2025-3-23 21:37
Incorporating Task-Specific Structural Knowledge into CNNs for Brain Midline Shift Detectionomatic estimation of MLS was recently highlighted by ACR Data Science Institute. In this paper we introduce a novel deep learning based approach for the problem of MLS detection, which exploits task-specific structural knowledge. We evaluate our method on a large dataset containing heterogeneous ima作者: freight 時(shí)間: 2025-3-23 22:21 作者: 脫落 時(shí)間: 2025-3-24 02:54
Deep Neural Network or Dermatologist?constrained by features that are pre-defined by human semantics. A down-side is that it is difficult to understand the rationale of the model predictions and to identify potential failure modes. This is a major barrier to adoption of deep learning in clinical practice. In this paper we ask if two ex作者: 無禮回復(fù) 時(shí)間: 2025-3-24 07:16 作者: affect 時(shí)間: 2025-3-24 12:56 作者: 兇兆 時(shí)間: 2025-3-24 15:48 作者: 多余 時(shí)間: 2025-3-24 19:29 作者: 喧鬧 時(shí)間: 2025-3-25 00:54
Correction to: Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal L作者: Odyssey 時(shí)間: 2025-3-25 03:40 作者: ostrish 時(shí)間: 2025-3-25 08:02
Guideline-Based Additive Explanation for Computer-Aided Diagnosis of Lung Nodules from anatomical features, and a figure containing the overview of which measurements are important is generated. The proposed GAX is evaluated on a lung CT image dataset. The results demonstrate that GAX can provide understandable explanations to gain trust in clinical practice, and also present da作者: mechanical 時(shí)間: 2025-3-25 13:20 作者: Celiac-Plexus 時(shí)間: 2025-3-25 19:21 作者: insurgent 時(shí)間: 2025-3-25 21:01 作者: GRATE 時(shí)間: 2025-3-26 02:42
Mustafa Arikan,Amir Sadeghipour,Bianca Gerendas,Reinhard Told,Ursula Schmidt-Erfurt作者: 飛鏢 時(shí)間: 2025-3-26 08:00 作者: Influx 時(shí)間: 2025-3-26 09:31
0302-9743 tability of machine learning systems in the context of medical imaging and computer assisted intervention. The ML-CDS papers discuss machine learning on multimodal data sets for clinical decision support and treatment planning.?.978-3-030-33849-7978-3-030-33850-3Series ISSN 0302-9743 Series E-ISSN 1611-3349 作者: Ondines-curse 時(shí)間: 2025-3-26 15:14 作者: reflection 時(shí)間: 2025-3-26 19:10
Hyebin Lee,Seong Tae Kim,Yong Man Roef?higkeit des gew?hlten Modells beim Rü‘kschlu? auf die Realit?t. Eine weitere Schwierigkeit bei der Modellbildung liegt in der Beschaffung von Daten, die es unm?glich, s?mtliche charakteristischen Gr??en das System beschreiben sollen. Oft ist B. Gr??en, die von menschlichem Verhalten abh?ngen). Manch- quant978-3-409-00196-0978-3-663-13476-3作者: 蛤肉 時(shí)間: 2025-3-27 00:55 作者: 法官 時(shí)間: 2025-3-27 04:10
Peifei Zhu,Masahiro Ogino des gew?hlten Modells beim Rü‘kschlu? auf die Realit?t. Eine weitere Schwierigkeit bei der Modellbildung liegt in der Beschaffung von Daten, die es unm?glich, s?mtliche charakteristischen Gr??en das System beschreiben sollen. Oft ist B. Gr??en, die von menschlichem Verhalten abh?ngen). Manch- quant作者: DIKE 時(shí)間: 2025-3-27 05:42 作者: Conscientious 時(shí)間: 2025-3-27 11:12
Aydan Gasimovast. Wir erwarten also Lichtquanten sehr verschiedener Energie und demnach R?ntgenstrahlen verschiedener Wellenl?nge, d. h. ein kontinuierliches Spektrum (s. Abb. 139). Die kinetische Energie eines Elektrons (Ladung e, Masse m), welches ein Potentialgef?lle von . Volt durchfallen hat, ist e · . (S. 5作者: PLE 時(shí)間: 2025-3-27 17:14 作者: wreathe 時(shí)間: 2025-3-27 19:36
ist. Wir erwarten also Lichtquanten sehr verschiedener Energie und demnach R?ntgenstrahlen verschiedener Wellenl?nge, d. h. ein kontinuierliches Spektrum (s. Abb. 167). Die kinetische Energie . eines Elektrons (Ladung ., Masse .), welches ein Potentialgef?lle von . Volt durchfallen hat, ist . (S. 53作者: CHURL 時(shí)間: 2025-3-28 01:29
Fabian Eitel,Kerstin Ritter,for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) Lehrbücher über methodisches Konstru- ren zu informieren, soll es Unterstützung bieten. Dieses Buch orientiert sich natürlich an den VDI-Richtlinien 2221 und 2222, in denen die Vorgehensweise beim978-3-8348-9240-9作者: Derogate 時(shí)間: 2025-3-28 04:46
Conference proceedings 2019e Computing, iMIMIC 2019, and the 9th International Workshop on Multimodal Learning for Clinical Decision Support, ML-CDS 2019,?held in conjunction with the 22nd International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019...The 7 f作者: 不安 時(shí)間: 2025-3-28 10:06 作者: 陶器 時(shí)間: 2025-3-28 12:23
Incorporating Task-Specific Structural Knowledge into CNNs for Brain Midline Shift Detectionges with significant MLS and show that its mean error approaches the inter-expert variability. Finally, we show the robustness of our approach by validating it on an external dataset, acquired during routine clinical practice.作者: morale 時(shí)間: 2025-3-28 15:21
Testing the Robustness of Attribution Methods for Convolutional Neural Networks in MRI-Based Alzheimh Alzheimer’s disease and healthy controls. Afterwards, we produced attribution maps for each subject in the test data and quantitatively compared them across models and attribution methods. We show that visual comparison is not sufficient and that some widely used attribution methods produce highly inconsistent outcomes.作者: 雜役 時(shí)間: 2025-3-28 18:48
UBS: A Dimension-Agnostic Metric for Concept Vector Interpretability Applied to Radiomicsensional spaces. To bridge the gap with radiomics-based models, we implement a regression concept vector showing the impact of radiomic features on the predictions of deep networks. In addition, we introduce a new metric with improved scaling to high-dimensional spaces, allowing comparison across multiple layers.作者: 香料 時(shí)間: 2025-3-29 02:15 作者: Demulcent 時(shí)間: 2025-3-29 05:37
Deep Learning Based Multi-modal Registration for Retinal Imagingour approach using manual grading by expert readers. In the largest dataset (FA-to-SLO/OCT) containing 1130 pairs we achieve an average error rate of 13.12%. We compared our method with intensity based affine registration methods using original and vessel segmentation images.作者: 過于平凡 時(shí)間: 2025-3-29 10:25 作者: esoteric 時(shí)間: 2025-3-29 13:06
Towards Automatic Diagnosis from Multi-modal Medical Datacal dataset, we show that combining features from images (e.g. x-rays) and texts (e.g. clinical reports), sharing information among different tasks (e.g. x-rays classification, autoencoder, and diagnosis generation) and across domains boost the performance of diagnosis generation (86.0% in terms of BLEU@4).
