CNN在乳腺X线摄影分类中所用视觉基元的专家辨识
计算机视觉与模式识别
2018-03-14 v1
摘要
本工作解释了为二维乳腺X线摄影中病变组织分类而训练的深度神经网络的内部表示。我们提出一种专家在环的解释方法，用于标注卷积神经网络（CNNs）内部单元的行为。放射科专家识别出这些单元检测到的视觉模式与有意义的医学现象相关，例如肿块组织和钙化血管。我们证明若干训练好的CNN模型能够生成解释性描述以支持最终的分类决策。我们认为这是解释医学分类CNN内部表示并说明其预测的重要第一步。
引用
@article{arxiv.1803.04858,
title = {Expert identification of visual primitives used by CNNs during mammogram classification},
author = {Jimmy Wu and Diondra Peck and Scott Hsieh and Vandana Dialani and Constance D. Lehman and Bolei Zhou and Vasilis Syrgkanis and Lester Mackey and Genevieve Patterson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.04858},
year = {2018}
}