研究人员开发了一个新的可解释框架，使用视觉Transformer (ViT) 模型将转录程序与组织形态学联系起来。该框架结合了相关性传播和概念发现，提供了关于形态学模式如何影响基因表达预测的局部和全局见解。应用于结直肠癌数据，该方法准确预测了临床相关特征和分子表型，展示了亚型间的空间异质性并区分了患者预后。 AI
影响 增强了病理学中AI模型的可解释性，可能提高诊断准确性和对疾病机制的理解。
排序理由 学术论文，详细介绍了病理学模型可解释性的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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