Bc. Martin Krebs

Bakalářská práce

Interpretation techniques for deep neural networks in digital histopathology

Interpretation techniques for deep neural networks in digital histopathology
Anotace:
Skupina RationAI natrénovala konvolučnú neurónovú sieť, ktorá predpovedá výskyt rakoviny prostaty v digitálnych snímkach tkaniva. Naším cieľom je vedieť dostatočne rýchlo vysvetliť správanie tejto siete. Preskúmame niekoľko metód, ktoré produkujú vizuálne podobné výsledky ako súčasná, pomalá metóda Oklúzie. Aby sme zaistili kvalitu testovaných metód, nastavíme a vyhodnotíme 5 kvantitatívnych metrík …více
Abstract:
RationAI group trained a convolutional neural network model that can reliably predict the presence of prostate cancer in digitized tissue samples. Our goal is to find an explainability method to help us understand those predictions in a reasonable time. We review several popular explainability methods that produce visually similar results to the current, notably slow solution based on Occlusion. To …více
 
 
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 23. 5. 2024

Obhajoba závěrečné práce

  • Obhajoba proběhla 24. 6. 2024
  • Vedoucí: RNDr. Vít Musil, Ph.D.
  • Oponent: Anselm Paulus

Citační záznam

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatiky