Estudio comparativo de técnicas basadas en Grad-CAM para la explicabilidad de redes neuronales (2024)
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. Desarrollado en la Universidad de Ibagué, el proyecto integra herramientas avanzadas en procesamiento de imágenes y redes neuronales EfficientNet y Visual Transformers para mejorar la explicabilidad en el diagnóstico automatizado. Utilizando una base de datos de 10,000 imágenes por clase y técnicas de aumento de datos, se analizan los métodos en términos de exactitud, explicabilidad y facilidad de uso, revelando que Grad-CAM y Grad-CAM++ son más efectivos en la localización precisa de características, mientras que LIME, Masked y HeatMap destacan en representaciones globales. La investigación culmina con una aplicación interactiva que facilita la comparación de métodos, promoviendo la transparencia y confianza en IA para diagnósticos médicos.