Att tilldela bildpunkter i en indatabild till en viss kategori är ett viktigt och välstuderat problem i datorseendet, med tillämpningar som sträcker sig från svagt övervakad lokalisering till förståelse för dolda effekter i data. Under de senaste åren, metoder som bygger på att tolka en tidigare utbildad neurala nätverk klassificerare har blivit de facto state-of-the-art och används ofta på medicinska såväl som naturliga bilddataset. I detta dokument diskuterar vi en begränsning av dessa tillvägagångssätt som kan leda till att endast en delmängd av de kategorispecifika egenskaperna upptäcks. För att ta itu med detta problem utvecklar vi en ny funktionsattribueringsteknik baserad på Wasserstein Generative Adversarial Networks (WGN), som inte lider av denna begränsning. Vi visar att vår föreslagna metod presterar betydligt bättre än den senaste tekniken för visuell tillskrivning på en syntetisk datauppsättning och på verkliga 3D-neuroimaging data från patienter med lätt kognitiv nedsättning (MCI) och Alzheimers sjukdom (AD). För AD-patienter producerar metoden övertygande realistiska sjukdomseffektkartor som ligger mycket nära de observerade effekterna.
I REF, forskare visualisera hur hjärnan MRIs av patienter med mild kognitiv funktionsnedsättning skulle se ut om de utvecklade Alzheimers sjukdom, generera sjukdom effekt kartor.
Visual Feature Attribution Using Wasserstein GANs
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}