【摘 要】
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目的:由于深度学习的不断发展,智能医疗技术得到不断提高,心电自动诊断设备的精度得到了大幅度的提升,设备误诊率甚至达到低于人工诊断的程度。但由于深度学习神经网络模型的不可解释性,自动诊断设备的诊断结果无法得到医生与患者的信任,设备诊断结果仍需进行人工诊断验证,这在一定程度上限制了设备在临床领域的推广应用。本研究的目的是对心电自动诊断设备中的心电信号分类网络进行系统的可解释性研究,基于类激活映射法提出
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目的:由于深度学习的不断发展,智能医疗技术得到不断提高,心电自动诊断设备的精度得到了大幅度的提升,设备误诊率甚至达到低于人工诊断的程度。但由于深度学习神经网络模型的不可解释性,自动诊断设备的诊断结果无法得到医生与患者的信任,设备诊断结果仍需进行人工诊断验证,这在一定程度上限制了设备在临床领域的推广应用。本研究的目的是对心电自动诊断设备中的心电信号分类网络进行系统的可解释性研究,基于类激活映射法提出一种针对心电信号分类网络的可解释性方法,为其提供更准确、更直观且易于理解的可视化结果,从而提升心电分类网络的可解释性,进而提升心电自动诊断设备的泛用性。方法:本研究基于类激活映射法提出了一种针对心电信号分类网络的可解释性方法,即ES-CAM。利用浅层卷积层提取的特征信息对最终层卷积层提取的特征信息进行辅助标注,并采用缩放函数对浅层卷积层提取的特征信息重要度进行适当调整,在保证完整保留最终层卷积层的特征信息的前提下得到高准确度的类激活映射图。根据信号长度的不同以及分类网络深度的不同,本文共采用7组心电信号分类网络对方法进行测试,并从类激活映射算法和可解释性方法两方面对方法的忠实度和可信度进行了评价。结果:ES-CAM在不同深度及不同分类的7组心电信号分类网络中,性能表现均优于目前已有的类激活映射法,证明了ES-CAM在基于卷积神经网络搭建的心电信号分类网络中具有较高的泛用性。同时,利用ES-CAM可得出不同的分类网络得到最准确的类激活映射图时所选择的最优缩放函数及最优缩放层,验证了浅层卷积层提取的特征信息对标注类激活映射图的有效性,提升了类激活映射法对分类网络的忠实度。结论:本文证实了类激活映射法可应用于对心电信号分类网络的可解释性研究中,并针对心电信号分类网络提出了一种类激活映射法,即ES-CAM,用于提升心电信号分类网络的可解释性。ES-CAM在目前已有的类激活映射法中具有最优的忠实度指标,其得到的类激活映射图准确的标注了网络进行分类决策时的真实依据,提升了心电自动诊断设备在临床应用中的泛用性。
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