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INTERPRETABLE DEEP MACHINE LEARNING FOR CLINICAL RADIOLOGY

机译:用于临床放射学的可理解的深层机器学习

摘要

One aspect of the invention provides a computer-implemented method of identifying one or more clinical factors associated with an artificial intelligence prediction. The computer implemented method includes: applying a previously trained deep neural network to one or more images for a subject to produce a prediction, the previously trained deep neural network comprising a plurality of nodes; comparing outputs of the nodes to previously identified patterns of node outputs for a plurality of individual clinical factors; and identifying which of the plurality of individual clinical factors are most correlated with the outputs of the nodes.
机译:本发明的一个方面提供了一种用于识别与人工智能预测相关的一个或多个临床因素的计算机实现的方法。该计算机实现的方法包括:将先前训练的深度神经网络应用于对象的一个​​或多个图像以产生预测,该先前训练的深度神经网络包括多个节点;以及比较所述节点的输出与针对多个个体临床因素的先前识别的节点输出的模式;确定多个个体临床因素中的哪一个与结点的输出最相关。

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