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Kritanu Chattopadhyay
Kritanu Chattopadhyay
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新框架增强了人工智能在视网膜疾病检测中的可解释性
研究人员开发了CounterFundus，一个用于解释视网膜疾病分类中深度学习模型的新框架。该框架利用CycleGAN生成反事实解释，将病理图像转换为估计的健康对应图像。一个新的指标，反事实分类器对齐分数（CCAS），量化了这些反事实与分类器注意力的空间一致性，证明了与临床相关的视网膜证据的一致性。此外，CCAS过滤的反事实增强已被证明可以提高眼底图像的分类性能。
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新型人工智能模型可从组织学图像预测基因表达
研究人员开发了 HierarchicalDAEW，这是一种新颖的双图架构，旨在从 H&E 组织学图像预测基因表达。该方法通过整合组织结构和量化预测可靠性，解决了当前空间转录组学分析的局限性。该系统利用了域感知边缘加权卷积算子和基因级别图，该图结合了蛋白质-蛋白质相互作用先验和组织特异性共表达，在各种人类组织类型中实现了与真实表达的更高相关性。