XAI2 Interpretable deep learning model to predict the molecular classification of endometrial cancer from haematoxylin and eosin-stained whole-slide images Interpretable deep learning model to predict the molecular classification of endometrial cancer from haematoxylin and eosin-stained whole-slide images: a combined analysis of the PORTEC randomised trials and clinical cohorts 2023, The Lancet Digital Health 딥러닝 모델은 크게 4가지 단계로 구성됨. 구축된 딥러닝 모델인 im4MEC 의 처리과정 A. Whole slide image (WSI) 의 전처리. B. tile-level morphological features 을 학습시키기 위해 Feature e.. 논문 리뷰/Histology 2023. 1. 27. Data-driven identification of diagnostically useful extrastriatal signal in dopamine transporter SPECT using explainable AI Data-driven identification of diagnostically useful extrastriatal signal in dopamine transporter SPECT using explainable AI 2021.11 Scientific reports Michael Schroeder & Ralph Buchert groups I-FP-CIT SPECT 데이터로 파킨슨 병변의 subtype 에 대한 것 구분하려는 논문. neurodegenerative and non‑neurodegenerative parkinsonian syndromes 을 구분하는데 유용하게 쓰일 것. 뇌의 전체 사진, striatum만, striatum 제외 로 각각 모델 만들어서 예측해 봄. → 이 이유는 각각 예측을.. 논문 리뷰/Other topics 2022. 5. 14. 이전 1 다음