2023
Shedding light on the black box of a neural network used to detect prostate cancer in whole slide images by occlusion-based explainability
GALLO, Matej; Vojtěch KRAJŇANSKÝ; Rudolf NENUTIL; Petr HOLUB; Tomáš BRÁZDIL et al.Základní údaje
Originální název
Shedding light on the black box of a neural network used to detect prostate cancer in whole slide images by occlusion-based explainability
Autoři
GALLO, Matej; Vojtěch KRAJŇANSKÝ; Rudolf NENUTIL; Petr HOLUB a Tomáš BRÁZDIL
Vydání
NEW BIOTECHNOLOGY, NETHERLANDS, ELSEVIER, 2023, 1871-6784
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Nizozemské království
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 4.500
Označené pro přenos do RIV
Ano
Kód RIV
RIV/00216224:14330/23:00131902
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
UT WoS
EID Scopus
Klíčová slova anglicky
Artificial intelligence; Digital histopathology; Explainable AI; Machine learning; Occlusion sensitivity analysis; Prostate cancer
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 29. 10. 2024 14:45, doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D., MBA
Anotace
V originále
• Saliency maps identified histomorphological features characterizing cancer. • VGG16 model utilized all the structures that are observable by the pathologist. • The method can identify standard patterns not used by the model. • The method can also identify new patterns not yet used by human pathologists.
Návaznosti
| LM2018140, projekt VaV |
| ||
| MUNI/A/0854/2017, interní kód MU |
| ||
| MUNI/A/1195/2021, interní kód MU |
| ||
| MUNI/A/1339/2022, interní kód MU |
|