AI在智能医疗影像辅助诊断中的可解释性与可信度评估

关键词：AI、智能医疗影像、辅助诊断、可解释性、可信度评估

摘要：本文聚焦于AI在智能医疗影像辅助诊断中的可解释性与可信度评估。首先介绍了研究背景，包括目的范围、预期读者等内容。接着阐述了核心概念，分析了AI辅助诊断的原理和架构。详细讲解了相关核心算法原理及操作步骤，并给出Python代码示例。通过数学模型和公式进一步说明相关原理，结合实际案例进行代码实现与解读。探讨了AI在智能医疗影像辅助诊断中的实际应用场景，推荐了学习资源、开发工具框架以及相关论文著作。最后总结了未来发展趋势与挑战，提供常见问题解答及扩展阅读参考资料，旨在为提升AI在医疗影像诊断中的可解释性和可信度提供全面的技术支持与思考。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

在现代医疗领域，智能医疗影像辅助诊断技术正逐渐成为研究和应用的热点。AI技术在医疗影像分析中的应用，如对X光、CT、MRI等影像的诊断，能够帮助医生更快速、准确地发现病变，提高诊断效率和质量。然而，目前AI模型大多是黑盒模型，其决策过程难以理解，可解释性较差，这在一定程度上限制了其在临床中的广泛应用。同时，如何评估AI诊断结果的可信度也是亟待解决的问题。

本文的目的在于深入探讨AI在智能医疗影像辅助诊断中的可解释性和可信度评估方法。范围涵盖了从核心概念的介绍、算法原理的分析、数学模型的建立，到实际项目案例的研究，以及对未来发展趋势的展望。

1.2 预期读者

本文预期读者包括医疗领域的专业人员，如医生、医学影像技师等，他们可以通过本文了解AI在医疗影像诊断中的工作原理和评估方法，更好地与AI技术结合进行临床诊断。同时，计算机科学领域的研究人员和开发者，特别是从事人工智能、机器学习、计算机视觉等方向的人员，也能从本文中获取关于医疗影像应用的具体技术细节和研究思路。此外，对智能医疗技术感兴趣的科研管理人员和政策制定者也可以通过本文了解该领域的发展现状和挑战，为相关政策的制定提供参考。

1.3 文档结构概述

本文将按照以下结构展开：首先介绍背景知识，包括研究目的、预期读者和文档结构。接着阐述核心概念，分析AI在智能医疗影像辅助诊断中的原理和架构。然后详细讲解核心算法原理及具体操作步骤，并给出Python代码示例。通过数学模型和公式进一步说明相关原理，并举例进行解释。结合实际项目案例，介绍开发环境搭建、源代码实现和代码解读。探讨AI在智能医疗影像辅助诊断中的实际应用场景。推荐学习资源、开发工具框架以及相关论文著作。最后总结未来发展趋势与挑战，提供常见问题解答及扩展阅读参考资料。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义
  • 智能医疗影像辅助诊断：利用人工智能技术对医疗影像（如X光、CT、MRI等）进行分析和诊断，辅助医生做出更准确、快速的诊断决策。
  • 可解释性：指AI模型的决策过程和结果能够被人类理解和解释的程度。在医疗影像诊断中，可解释性意味着医生能够理解AI为什么做出某个诊断结果。
  • 可信度评估：对AI诊断结果的可靠性和准确性进行评估的过程，通过各种指标和方法来确定诊断结果的可信程度。
1.4.2 相关概念解释
  • 黑盒模型：指那些输入和输出之间的关系不明确，内部决策过程难以理解的模型。在AI中，许多深度学习模型（如卷积神经网络）由于其复杂的结构和大量的参数，往往被视为黑盒模型。
  • 特征重要性：在机器学习中，特征重要性表示每个特征对模型输出结果的影响程度。在医疗影像分析中，特征重要性可以帮助医生理解哪些影像特征对诊断结果起到关键作用。
1.4.3 缩略词列表
  • AI：Artificial Intelligence，人工智能
  • CNN：Convolutional Neural Network，卷积神经网络
  • CT：Computed Tomography，计算机断层扫描
  • MRI：Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像

2. 核心概念与联系

核心概念原理

智能医疗影像辅助诊断的核心是利用AI技术对医疗影像进行分析和处理，提取有价值的信息，从而辅助医生做出诊断决策。AI模型通常基于大量的医疗影像数据进行训练，学习影像特征与疾病之间的关系。

在可解释性方面，主要目标是让医生能够理解AI模型的决策过程。常见的可解释性方法包括特征重要性分析、决策树可视化、局部解释方法等。特征重要性分析可以确定哪些影像特征对诊断结果影响最大，决策树可视化可以直观地展示模型的决策逻辑，局部解释方法则可以针对具体的诊断案例进行解释。

可信度评估是对AI诊断结果的可靠性进行量化评估。常用的可信度评估指标包括准确率、召回率、F1值、置信区间等。这些指标可以帮助医生判断AI诊断结果的准确性和可靠性。

架构示意图
医疗影像数据
数据预处理
特征提取
AI模型训练
诊断结果
可解释性分析
可信度评估
解释结果展示
可信度指标输出

这个架构图展示了智能医疗影像辅助诊断的整个流程。首先，医疗影像数据经过预处理和特征提取，然后用于AI模型的训练。模型输出诊断结果后，分别进行可解释性分析和可信度评估，最后将解释结果和可信度指标展示给医生。

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

核心算法原理

在智能医疗影像辅助诊断中，卷积神经网络（CNN）是最常用的算法之一。CNN通过卷积层、池化层和全连接层对影像数据进行特征提取和分类。

卷积层通过卷积核在影像上滑动，提取局部特征。池化层则对卷积层的输出进行下采样，减少数据量，同时保留重要特征。全连接层将池化层的输出连接到输出层，进行分类决策。

具体操作步骤

  1. 数据收集与预处理：收集大量的医疗影像数据，并进行预处理，包括图像归一化、裁剪、增强等操作，以提高数据的质量和多样性。
  2. 模型构建：构建CNN模型，包括定义卷积层、池化层和全连接层的结构和参数。
  3. 模型训练：使用预处理后的数据对模型进行训练，通过反向传播算法调整模型的参数，使模型的输出尽可能接近真实标签。
  4. 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率等指标，评估模型的性能。
  5. 可解释性分析：使用特征重要性分析、决策树可视化等方法对模型的决策过程进行解释。
  6. 可信度评估：使用准确率、召回率、F1值等指标对模型的诊断结果进行可信度评估。

Python代码示例

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 假设已经有了医疗影像数据和对应的标签
# 这里使用随机生成的数据作为示例
num_samples = 1000
image_size = 224
num_classes = 2

# 生成随机影像数据
images = np.random.rand(num_samples, image_size, image_size, 3).astype(np.float32)
labels = np.random.randint(0, num_classes, num_samples)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建CNN模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(image_size, image_size, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

在这个代码示例中，我们首先生成了随机的医疗影像数据和对应的标签，然后划分了训练集和测试集。接着构建了一个简单的CNN模型，并使用随机梯度下降优化器进行训练。最后，使用测试数据评估了模型的准确率。

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

数学模型

在CNN中，卷积操作是核心操作之一。卷积操作可以用以下公式表示：

yi,jk=∑m=0M−1∑n=0N−1xi+m,j+nl⋅wm,nl,k+bk y_{i,j}^k = \sum_{m=0}^{M-1} \sum_{n=0}^{N-1} x_{i+m,j+n}^l \cdot w_{m,n}^{l,k} + b^k yi,jk​=m=0∑M−1​n=0∑N−1​xi+m,j+nl​⋅wm,nl,k​+bk

其中，xi,jlx_{i,j}^lxi,jl​ 是输入特征图在第 lll 层的 (i,j)(i,j)(i,j) 位置的值，wm,nl,kw_{m,n}^{l,k}wm,nl,k​ 是卷积核在 (m,n)(m,n)(m,n) 位置的权重，bkb^kbk 是偏置，yi,jky_{i,j}^kyi,jk​ 是输出特征图在第 kkk 层的 (i,j)(i,j)(i,j) 位置的值，MMM 和 NNN 是卷积核的大小。

详细讲解

卷积操作的本质是对输入特征图进行局部特征提取。卷积核在输入特征图上滑动，每次与输入特征图的局部区域进行元素相乘并求和，得到输出特征图的一个值。通过不断滑动卷积核，可以得到整个输出特征图。

偏置 bkb^kbk 的作用是增加模型的灵活性，使得模型能够更好地拟合数据。在实际应用中，卷积操作通常会与激活函数（如ReLU）结合使用，以引入非线性。

举例说明

假设我们有一个输入特征图 xxx，大小为 3×33\times33×3，卷积核 www 大小为 2×22\times22×2，偏置 b=1b = 1b=1。输入特征图和卷积核的值如下：

x=[123456789] x = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{bmatrix} x= ​147​258​369​ ​

w=[1234] w = \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} w=[13​24​]

首先，卷积核与输入特征图的左上角 2×22\times22×2 区域进行元素相乘并求和：

y0,0=1×1+2×2+4×3+5×4+1=38 y_{0,0} = 1\times1 + 2\times2 + 4\times3 + 5\times4 + 1 = 38 y0,0​=1×1+2×2+4×3+5×4+1=38

然后，卷积核向右滑动一步，继续进行计算：

y0,1=2×1+3×2+5×3+6×4+1=52 y_{0,1} = 2\times1 + 3\times2 + 5\times3 + 6\times4 + 1 = 52 y0,1​=2×1+3×2+5×3+6×4+1=52

以此类推，可以得到整个输出特征图。

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

  • 操作系统：推荐使用Ubuntu 18.04或以上版本，也可以使用Windows 10。
  • 编程语言：Python 3.7或以上版本。
  • 深度学习框架：TensorFlow 2.x或PyTorch。
  • 开发工具：推荐使用Jupyter Notebook或PyCharm。

5.2 源代码详细实现和代码解读

以下是一个使用TensorFlow实现的智能医疗影像辅助诊断的完整代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据预处理
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True
)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'data/train',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary'
)

test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    'data/test',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary'
)

# 构建CNN模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(
    train_generator,
    steps_per_epoch=train_generator.samples // train_generator.batch_size,
    epochs=10,
    validation_data=test_generator,
    validation_steps=test_generator.samples // test_generator.batch_size
)

# 绘制训练和验证准确率曲线
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()

# 绘制训练和验证损失曲线
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_generator)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

代码解读与分析

  1. 数据预处理：使用 ImageDataGenerator 对训练数据进行数据增强，包括缩放、剪切、缩放和水平翻转等操作，以增加数据的多样性。对测试数据只进行缩放操作。
  2. 数据加载：使用 flow_from_directory 方法从指定目录加载训练和测试数据，并将其转换为适合模型输入的格式。
  3. 模型构建：构建一个简单的CNN模型，包括卷积层、池化层和全连接层。最后一层使用 sigmoid 激活函数，用于二分类任务。
  4. 模型编译：使用 adam 优化器和 binary_crossentropy 损失函数进行模型编译。
  5. 模型训练：使用 fit 方法对模型进行训练，并记录训练过程中的准确率和损失值。
  6. 可视化：使用 matplotlib 库绘制训练和验证准确率、损失曲线，以便观察模型的训练情况。
  7. 模型评估：使用 evaluate 方法对模型进行评估，计算测试集的准确率和损失值。

6. 实际应用场景

疾病筛查

AI在智能医疗影像辅助诊断中可用于疾病的早期筛查。例如，在肺癌筛查中，AI可以对胸部CT影像进行快速分析，检测肺部是否存在结节，并判断结节的良恶性。通过对大量CT影像的学习，AI模型可以发现一些微小的病变，提高肺癌的早期发现率。

病情监测

在患者治疗过程中，AI可以对定期拍摄的医疗影像进行分析，监测病情的变化。例如，在肿瘤治疗中，通过比较不同时期的影像，AI可以判断肿瘤的大小、形态是否发生变化，评估治疗效果，为医生调整治疗方案提供依据。

手术规划

在进行手术前，AI可以对患者的影像数据进行三维重建和分析，帮助医生更直观地了解病变的位置、大小和与周围组织的关系。例如，在脑部手术中，AI可以提供详细的脑部结构信息，辅助医生制定更精准的手术方案，提高手术的成功率。

远程诊断

对于一些医疗资源相对匮乏的地区，AI可以实现远程医疗影像诊断。当地医生将患者的影像数据上传到云端，AI模型对影像进行分析并给出诊断建议，上级医院的专家可以根据AI的诊断结果进行远程会诊，提高诊断的效率和准确性。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐
  • 《深度学习》（Deep Learning）：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville所著，是深度学习领域的经典教材，涵盖了深度学习的基本概念、算法和应用。
  • 《Python深度学习》（Deep Learning with Python）：Francois Chollet所著，以Python和Keras为工具，介绍了深度学习的实际应用，包括图像分类、目标检测等。
  • 《医学图像处理》（Medical Image Processing）：由D. Louis Collins、Andreas W. Toga和Brian MacDonald主编，详细介绍了医学图像处理的基本原理和方法。
7.1.2 在线课程
  • Coursera上的“深度学习专项课程”（Deep Learning Specialization）：由Andrew Ng教授授课，包括神经网络和深度学习、改善深层神经网络、结构化机器学习项目等多个课程。
  • edX上的“医学影像分析”（Medical Image Analysis）：介绍了医学影像分析的基本概念、算法和应用，包括图像分割、配准等。
  • Udemy上的“Python深度学习实战”（Python Deep Learning for Beginners）：通过实际项目介绍了Python和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用。
7.1.3 技术博客和网站
  • Towards Data Science：一个专注于数据科学和机器学习的博客平台，有许多关于AI在医疗领域应用的文章。
  • Medium：一个综合性的博客平台，有很多技术专家分享关于医疗影像分析和AI可解释性的文章。
  • Kaggle：一个数据科学竞赛平台，有许多医疗影像分析的数据集和竞赛项目，可以学习其他选手的解决方案。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器
  • PyCharm：一个专业的Python集成开发环境，具有代码自动补全、调试、版本控制等功能，适合开发大型Python项目。
  • Jupyter Notebook：一个交互式的开发环境，可以将代码、文本、图表等组合在一起，方便进行数据探索和模型开发。
  • Visual Studio Code：一个轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言和插件，可用于快速开发和调试。
7.2.2 调试和性能分析工具
  • TensorBoard：TensorFlow的可视化工具，可以用于可视化模型的训练过程、网络结构、参数分布等。
  • PyTorch Profiler：PyTorch的性能分析工具，可以分析模型的运行时间、内存使用等情况，帮助优化模型性能。
  • NVIDIA Nsight Systems：一个用于GPU性能分析的工具，可以深入分析GPU的使用情况，优化深度学习模型的性能。
7.2.3 相关框架和库
  • TensorFlow：一个开源的深度学习框架，提供了丰富的工具和接口，可用于构建和训练各种深度学习模型。
  • PyTorch：一个动态图深度学习框架，具有简洁的API和高效的性能，广泛应用于学术界和工业界。
  • Scikit-learn：一个用于机器学习的Python库，提供了各种机器学习算法和工具，可用于数据预处理、模型选择和评估等。
  • OpenCV：一个开源的计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法，可用于医疗影像的预处理和特征提取。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文
  • “Deep Residual Learning for Image Recognition”：提出了残差网络（ResNet），解决了深度神经网络训练中的梯度消失问题，在图像识别领域取得了很好的效果。
  • “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation”：提出了U-Net网络结构，用于生物医学图像分割，在医学影像分割任务中得到了广泛应用。
  • “Explaining and Harnessing Adversarial Examples”：探讨了对抗样本的原理和应用，对于理解AI模型的可解释性和安全性具有重要意义。
7.3.2 最新研究成果
  • 每年的计算机视觉和医学图像分析领域的顶级会议（如CVPR、MICCAI等）上都会有很多关于AI在医疗影像辅助诊断中的最新研究成果，包括新的算法、模型和应用。
  • 一些顶级学术期刊（如Nature、Science、IEEE Transactions on Medical Imaging等）也会发表相关的研究论文。
7.3.3 应用案例分析
  • 《AI in Healthcare: Case Studies and Best Practices》：介绍了AI在医疗领域的各种应用案例，包括智能医疗影像辅助诊断、疾病预测等。
  • 一些医疗科技公司的官方网站也会分享他们在AI医疗影像诊断方面的应用案例和实践经验。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

  • 多模态融合：未来的智能医疗影像辅助诊断将不仅仅依赖于单一的影像模态（如CT、MRI），而是会融合多种模态的信息，如结合临床数据、基因数据等，提供更全面、准确的诊断结果。
  • 可解释性增强：随着对AI可解释性的重视，未来的AI模型将更加注重可解释性的设计。研究人员将开发更多的可解释性方法和技术，使医生能够更好地理解AI的决策过程。
  • 个性化医疗：AI将能够根据患者的个体特征（如基因信息、生活习惯等）提供个性化的诊断和治疗方案，提高医疗的精准性和有效性。
  • 云平台和物联网应用：通过云平台和物联网技术，医疗影像数据可以更方便地存储、共享和分析。医生可以随时随地获取患者的影像数据，并使用AI模型进行诊断。

挑战

  • 数据隐私和安全：医疗影像数据包含大量的患者隐私信息，如何保证数据的隐私和安全是一个重要的挑战。需要采用先进的加密技术和访问控制机制，防止数据泄露。
  • 可解释性和可信度的平衡：在追求可解释性的同时，如何保证模型的性能和可信度是一个需要解决的问题。一些可解释性方法可能会降低模型的准确率，需要在两者之间找到一个平衡点。
  • 标准和规范的缺乏：目前，智能医疗影像辅助诊断领域缺乏统一的标准和规范，包括数据标注、模型评估等方面。这使得不同的研究和应用之间难以进行比较和验证，需要制定相关的标准和规范。
  • 临床应用的推广：尽管AI在智能医疗影像辅助诊断中取得了一定的成果，但要将其广泛应用于临床还面临着一些挑战。医生对AI技术的接受程度、法律法规的限制等都需要进一步解决。

9. 附录：常见问题与解答

1. AI在医疗影像辅助诊断中的准确率能达到多少？

AI在医疗影像辅助诊断中的准确率因不同的疾病和影像模态而异。在一些简单的疾病诊断任务中，AI的准确率可以达到90%以上，但在一些复杂的疾病诊断中，准确率可能会有所下降。同时，准确率还受到数据质量、模型复杂度等因素的影响。

2. 如何评估AI诊断结果的可信度？

可以使用多种指标来评估AI诊断结果的可信度，如准确率、召回率、F1值、置信区间等。此外，还可以通过交叉验证、外部验证等方法来验证模型的稳定性和泛化能力。

3. AI可解释性的方法有哪些？

常见的AI可解释性方法包括特征重要性分析、决策树可视化、局部解释方法（如LIME、SHAP）等。特征重要性分析可以确定哪些特征对模型的输出结果影响最大，决策树可视化可以直观地展示模型的决策逻辑，局部解释方法可以针对具体的案例进行解释。

4. AI在医疗影像辅助诊断中会取代医生吗？

不会。AI在医疗影像辅助诊断中主要起到辅助作用，帮助医生更快速、准确地发现病变。但医生的临床经验、判断力和人文关怀是AI无法替代的。在实际应用中，AI和医生需要相互协作，共同为患者提供更好的医疗服务。

5. 如何获取医疗影像数据集进行研究？

可以通过以下途径获取医疗影像数据集：

  • 公开数据集：一些组织和机构会公开一些医疗影像数据集，如CIFAR-10、MNIST等。
  • 医疗机构合作：与医院、科研机构等合作，获取他们的医疗影像数据。
  • 数据合成：使用数据合成技术生成模拟的医疗影像数据。

10. 扩展阅读 & 参考资料

扩展阅读

  • 《人工智能：现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）：全面介绍了人工智能的基本概念、算法和应用，是人工智能领域的经典教材。
  • 《医学人工智能》（Artificial Intelligence in Medicine）：详细介绍了人工智能在医学领域的应用，包括医疗影像分析、疾病预测、智能诊断等。
  • 《深度学习实战：基于Python和TensorFlow》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow）：通过实际项目介绍了深度学习的应用，包括图像分类、目标检测、自然语言处理等。

参考资料

  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
  • Chollet, F. (2017). Deep Learning with Python. Manning Publications.
  • Collins, D. L., Toga, A. W., & MacDonald, B. (Eds.). (2006). Medical Image Processing. Elsevier.
  • He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
  • Ronneberger, O., Fischer, P., & Brox, T. (2015). U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI).
  • Goodfellow, I. J., Shlens, J., & Szegedy, C. (2014). Explaining and Harnessing Adversarial Examples. arXiv preprint arXiv:1412.6572.
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