Estudio comparativo de técnicas basadas en Grad-CAM para la explicabilidad de redes neuronales

Este estudio compara cinco métodos de explicabilidad (Grad-CAM, Grad-CAM++, HeatMap, Masked y LIME) para interpretar las decisiones de dos redes neuronales entrenadas en clasificación de tumores cerebrales (meningioma, glioma, tumor pituitario y control) en imágenes de resonancia magnética. Desarrol...

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Autores:

López Arredondo, Franz
Camargo Espinosa, Juan Felipe

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2024

Institución:

Universidad de Ibagué

Repositorio:

Repositorio Universidad de Ibagué

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/4657

Acceso en línea:

https://hdl.handle.net/20.500.12313/4657

Palabra clave:

Redes neuronales
Tumores cerebrales
Resonancia magnética
Explicabilidad
Redes neuronales
Tumores cerebrales
Grad-CAM
Visual Transformers
Deep Learning
Resonancia magnética
Explainability
Neural networks
Brain tumors
Grad-CAM
Visual Transformers
MRI

Rights

openAccess

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