#MondaYmaging: seminario de imagen médica | Evaluation of deep learning (DL) algorithms using visual explanation techniques to classify brain Arteriovenous Malformations (AVM) in Arterial Spin Labeling sequences (ASL)

Ponentes:

Júlia Romagosa Pérez

Resumen

A partir de una base de datos de imágenes de ASL de pacientes pediátricos proporcionada por el Hospital Sant Joan de Déu en Barcelona se desarrolla un modelo de Deep Learning explicable que permita detectar la presencia de AVM en ASL. En primer lugar, se definen varios modelos y se entrenan con estos datos. Posteriormente, se aplican el método Gradient-weighted Class Activation Mapping (GradCAM) como técnica de explicabilidad, y se escoge el mejor modelo teniendo en cuenta los resultados de diferentes métricas, así como las explicaciones que generan acerca de sus decisiones. Finalmente, se logra un modelo entrenado que es capaz de detectar la presencia de AVM con alta precisión, además de proporcionar explicaciones transparentes y lógicas validadas por neurorradiólogos.

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