研究审计乳腺X线显著图在致密乳腺中的公平性
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研究审计乳腺X线显著图在致密乳腺中的公平性
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AI 综述
Ahmed Jaheen 提交的论文在 1,345 张 CBIS-DDSM 恶性视图上评估三种 CNN 的 Grad-CAM、Integrated Gradients 与遮挡图，发现未校正时 Grad-CAM 峰值在致密乳腺病灶上的命中率为 44%，非致密为 58%。研究据此提出机会归一化与混杂因素审计，以检验显著图在致密乳腺中定位癌症是否更差及其原因。
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最新进展11月5日 13:00
显著性图在致密乳腺上失效？乳腺钼靶解释公平性的机会归一化与混杂因素审计报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv cs.AI显著性图在致密乳腺上失效？乳腺钼靶解释公平性的机会归一化与混杂因素审计
研究在 1,345 张 CBIS-DDSM 恶性视图上评估三种 CNN 的 Grad-CAM、Integrated Gradients 与遮挡图，发现未校正时 Grad-CAM 峰值在致密乳腺病灶上的命中率为 44%，非致密为 58%。
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