签名激活：一种用于整体显著性的稀疏信号视角
计算机视觉与模式识别
2023-09-21 v1 机器学习
摘要
机器学习在医疗健康领域的应用要求模型具有透明性与可解释性。在本工作中，我们提出签名激活（Signature Activation），一种为卷积神经网络（CNN）输出生成整体且类别无关的解释的显著性方法。我们的方法利用了某些类型的医学图像（如血管造影图像）具有清晰前景与背景对象这一事实。我们给出理论解释以论证我们的方法。我们通过对该方法在辅助冠状动脉造影中病变检测有效性的评估，展示了其在临床环境中的潜在用途。
引用
@article{arxiv.2309.11443,
title = {Signature Activation: A Sparse Signal View for Holistic Saliency},
author = {Jose Roberto Tello Ayala and Akl C. Fahed and Weiwei Pan and Eugene V. Pomerantsev and Patrick T. Ellinor and Anthony Philippakis and Finale Doshi-Velez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.11443},
year = {2023}
}