在临床深度学习模型中提高可解释性:潜空间变量解码优于梯度加权类激活映射

Richard T Carrick1, Ethan J Rowin2, Alessio Gasperetti1

  • 1Johns Hopkins Hypertrophic Cardiomyopathy Center, Division of Cardiology, Department of Medicine, Johns Hopkins University, Balitmore, Maryland.

Heart rhythm O2
|November 24, 2025
PubMed
概括

隐形空间变量解码 (LSVD) 与梯度加权类激活映射 (Grad-CAM) 相比,为心脏病学中的深度学习模型提供了更好的解释性. LSVD提供了对决策过程的更清晰的见解,有助于临床决策支持.