Interpretable Chromosomal Abnormality Recognition - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Interpretable Chromosomal Abnormality Recognition

Abstrakt

Chromosome analysis plays a vital role in diagnosing genetic abnormalities, but traditional deep learning models used for this purpose often function as black boxes, lacking transparency and interpretability. In this paper, we enhance the self-supervised DINO framework to create a more interpretable model for chromosome classification and anomaly detection. We introduce three key components: Sinkhorn-Knopp (SK) centering to ensure balanced feature assignments during clustering, the KoLeo regularizer to promote a uniform distribution of feature representations, and CMS Patching to focus on relevant structural areas of chromosomes. Additionally, we integrate an anomaly detection block as an auxiliary task, enabling the model to provide interpretable explanations for detected anomalies. Experiments conducted on the HUAXI chromosome dataset demonstrate that our enhanced DINOSK model outperforms the original DINO and ResNet models in classification accuracy, achieving 99.85%. The model also exhibits improved segmentation stability and higher anomaly detection accuracy. These results indicate that our approach not only enhances performance but also provides a transparent and interpretable framework suitable for clinical genetic analysis.

Cytowania

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Autorzy (3)

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
Język:
angielski
Rok wydania:
2024
Opis bibliograficzny:
Zhang X., Zhang H., Szczerbicki E.: Interpretable Chromosomal Abnormality Recognition// / : , 2025,
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/iccbd-ai65562.2024.00090
Źródła finansowania:
  • Publikacja bezkosztowa
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 0 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi