研究人员开发了一个新颖的框架，利用vision transformers来解释HE染色病理图像的基因表达预测。该框架结合了相关性传播和概念发现，将形态学特征与转录组程序联系起来，提供局部和全局的见解。该方法应用于结直肠癌数据，可准确预测临床相关特征和分子表型，展示了其在更广泛的ViT基础病理模型中的潜力。 AI
影响 增强了医学影像中AI模型的可解释性，可能提高诊断准确性和信任度。
排序理由 该项目是一篇研究论文，详细介绍了在特定领域解释AI模型预测的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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