0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Benchmarking Class Activation Map Methods for Explainable Brain Hemorrhage Classification on Hemorica Dataset
نویسندگان :
Zahra Rafati
1
Mohamad Hoseyni
2
Javad Khoramdel
3
Amirhossein Nikoofard
4
1- دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
2- دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
3- دانشگاه تربیت مدرس
4- دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
کلمات کلیدی :
Explainable Artificial Intelligence،Class Activation Map،Brain Hemorrhage Classification،Deep Learning
چکیده :
Explainable Artificial Intelligence (XAI) has become an essential component of medical imaging research, aiming to increase transparency and clinical trust in deep learning models. This study investigates brain hemorrhage diagnosis with a focus on explainability through Class Activation Mapping (CAM) techniques. A pipeline was developed to extract pixellevel segmentation and detection annotations from classification models using nine state-of-the-art CAM algorithms, applied across multiple network stages, and quantitatively evaluated on the Hemorica [1] dataset, which uniquely provides both slice-level labels and high-quality segmentation masks. Metrics including Dice, IoU, and pixel-wise overlap were employed to benchmark CAM variants. Results show that the strongest localization performance occurred at stage 5 of EfficientNetV2-S, with HiResCAM yielding the highest bounding-box alignment and AblationCAM achieving the best pixel-level Dice (≈ 0.57) and IoU (≈ 0.40), representing strong accuracy given that models were trained solely for classification without segmentation supervision. To the best of current knowledge, this is among the first works to quantitatively compare CAM methods for brain hemorrhage detection, establishing a reproducible benchmark and underscoring the potential of XAI-driven pipelines for clinically meaningful AI-assisted diagnosis.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Investigating the impact of arm swing on lower limb forces using machine learning techniques
Mohammad Reza Seidgar - Hadi Farahani - Mostafa Rostami - Elham Naziri - Sadegh Madadi
ارتباط بین عملکرد پایداری و سرمایه گذاری بیشتر و کمتر از حد
سعید انور خطیبی - علی زارع بهتاشی
بررسی سه روش شبکه های عصبی بازمانده ، شبکه عصبی کانولوشنی و مدل های حافظه کوتاه مدت در شناسایی اخبار جعلی
بهاره هاشم زاده - مجید عبدالرزاق نژاد
سواد مالی و رونق گردشگریT مطالعه موردی گردشگران شهر یزد
محمدعلی فیض پور - مهدیه پیروی - ریحانه بابائی - جمال برزگری خانقاه
رابطه هوش مصنوعی مدیریت و سازمانها
حسین بوذری
شناسایی محرکهای گزارشگری پایداری مبتنی بر تئوری مشروعیت
مجید باباخانی - نبی نجفی - سعید صمیمی
بررسی عوامل رویکرد مؤثرمالی در بازاریابی محتوای دیجیتال بر روابط شرکتها و نامهای, برند تجاری
حسین بوذری
Investigating the Self-optimizing nnU-NetV2 for Kidney Tumor Segmentation: Application to the KiTS23 Dataset
Sanam Doostinia - Masoud Noroozi - Mohammad Saber Azimi - Jafar Majidpour - Hossein Arabi
بررسی ارتباط بین ریسک پذیری شرکت و ضریب واکنش سود در شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
حسین بوداقی خواجهءنوبر - مینا محمدی
Modulation of EEG Connectivity by Insular Cortex Stimulation: Frequency-Specific Effects and Interoceptive Implications
Ramin Aghili Karampour - Alireza Fallahi - Reza Kazemi
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2