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Abhay Kumar Pathak
Abhay Kumar Pathak
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用于ECG分类的AI模型可能依赖视觉伪影而非患者数据
研究人员分析了基于CNN的ECG图像分类中的捷径学习和聪明汉斯效应。该研究创建了六个特征集，包括原始图像、仅波形图像以及带有伪影的图像，以测试分类器是依赖波形信息还是非生理线索。通过计算捷径保留分数和预测一致性，研究团队评估了模型的透明度，并识别了潜在的聪明汉斯行为，评估分类器是学习临床上有意义的形态还是从报告布局、元数据或人工标记中学习捷径线索。
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新框架ReMoDEx大规模评估图像分类器决策
研究人员开发了ReMoDEx，一个旨在大规模评估深度学习图像分类器决策过程的框架。该方法结合了局部可解释性技术和一个全局模块，以识别和聚类常见的决策策略，超越了单一样本热图检查。当应用于医学影像的VGG16分类器时，ReMoDEx揭示了两种普遍的策略：依赖于胸部中心区域和对图像边界的敏感性，这表明可能存在传统准确性指标可能忽略的捷径学习。