An approach to explainable deep learning for image-based medical diagnosis based on prototypes

Abstract

El objetivo de esta tesis es desarrollar un modelo de aprendizaje profundo “explicable” que pueda analizar imágenes médicas y que al mismo tiempo se pueda crear herramientas de visualización fáciles de usar, pudiéndose aprovechar en entornos clínicos para mejorar la atención al paciente. Este modelo utiliza los últimos avances en técnicas de aprendizaje profundo y tiene como objetivo proporcionar resultados más precisos e interpretables, lo que permite a los médicos tomar decisiones mejor informadas.