Zobrazeno 1 - 10
of 338
pro vyhledávání: '"Hsieh, Scott"'
Autor:
Hsieh, Scott S., Inoue, Akitoshi, Yalon, Mariana, Cook, David A., Gong, Hao, Sudhir Pillai, Parvathy, Johnson, Matthew P., Fidler, Jeff L., Leng, Shuai, Yu, Lifeng, Carter, Rickey E., Holmes, David R., III, McCollough, Cynthia H., Fletcher, Joel G.
Publikováno v:
In Academic Radiology February 2024 31(2):448-456
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ali, Rehman, Brevett, Thurston, Zhuang, Louise, Bendjador, Hanna, Podkowa, Anthony S., Hsieh, Scott S., Simson, Walter, Sanabria, Sergio J., Herickhoff, Carl D., Dahl, Jeremy J.
Publikováno v:
In Zeitschrift fuer Medizinische Physik August 2023 33(3):267-291
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wu, Jimmy, Zhou, Bolei, Peck, Diondra, Hsieh, Scott, Dialani, Vandana, Mackey, Lester, Patterson, Genevieve
We propose DeepMiner, a framework to discover interpretable representations in deep neural networks and to build explanations for medical predictions. By probing convolutional neural networks (CNNs) trained to classify cancer in mammograms, we show t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1805.12323
Autor:
Wu, Jimmy, Peck, Diondra, Hsieh, Scott, Dialani, Vandana, Lehman, Constance D., Zhou, Bolei, Syrgkanis, Vasilis, Mackey, Lester, Patterson, Genevieve
Publikováno v:
Medical Imaging 2018: Computer-Aided Diagnosis, Proc. of SPIE Vol. 10575, 105752T
This work interprets the internal representations of deep neural networks trained for classification of diseased tissue in 2D mammograms. We propose an expert-in-the-loop interpretation method to label the behavior of internal units in convolutional
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1803.04858
Publikováno v:
Medical Physics; Aug2024, Vol. 51 Issue 8, p5399-5413, 15p