Random Fourier Features-Based Deep Learning Improvement with Class Activation Interpretability for Nerve Structure Segmentation.

Jimenez-Castaño, Cristian Alfonso; Álvarez-Meza, Andrés Marino; Aguirre-Ospina, Oscar David; Cárdenas-Peña, David Augusto; Orozco-Gutiérrez, Álvaro Angel

Jimenez-Castaño, Cristian Alfonso; Álvarez-Meza, Andrés Marino; Aguirre-Ospina, Oscar David; Cárdenas-Peña, David Augusto; Orozco-Gutiérrez, Álvaro Angel.

Afiliação

Jimenez-Castaño CA; Automatic Research Group, Universidad Tecnológica de Pereira, Pereira 660003, Colombia.
Álvarez-Meza AM; Signal Processing and Recognition Group, Universidad Nacional de Colombia, Manizales 170003, Colombia.
Aguirre-Ospina OD; Medicina Hospitalaria, Servicios Especiales de Salud (SES) Hospital de Caldas, Manizales 170003, Colombia.
Cárdenas-Peña DA; Automatic Research Group, Universidad Tecnológica de Pereira, Pereira 660003, Colombia.
Orozco-Gutiérrez ÁA; Automatic Research Group, Universidad Tecnológica de Pereira, Pereira 660003, Colombia.

Sensors (Basel) ; 21(22)2021 Nov 20.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34833817

Assuntos

Aprendizado Profundo; Processamento de Imagem Assistida por Computador; Redes Neurais de Computação; Semântica; Ultrassonografia

Palavras-chave

class activation mapping; deep learning; nerve structure segmentation; random Fourier features; ultrasound images

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Processamento de Imagem Assistida por Computador / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Clinical_trials / Diagnostic_studies Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Colômbia País de publicação: Suíça

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