ترجمه فارسی مقاله رونمایی از AI-ECG با استفاده از فریمورک Generative Counterfactual XAI

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Unveiling AI-ECG using Generative Counterfactual XAI Framework
عنوان مقاله به فارسی رونمایی از AI-ECG با استفاده از فریمورک Generative Counterfactual XAI
نویسندگان Jong-Hwan Jang, Yong-Yeon Jo, Sora Kang, Jeong Min Son, Hak Seung Lee, Joon-myoung Kwon, ProfileMin Sung Lee
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 25
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Health Informatics انفورماتیک سلامتی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Background The application of artificial intelligence (AI) to electrocardiograms (ECGs) has shown great promise in the screening and diagnosis of cardiovascular diseases, often matching or surpassing human expertise. However, the “black-box” nature of deep learning models poses significant challenges to their clinical adoption. While Explainable AI (XAI) techniques, such as Saliency Maps, have attempted to address these issues, they have not been able to provide clear, clinically relevant explanations. We developed the Generative Counterfactual ECG XAI (GCX) framework, which uses counterfactual scenarios to explain AI predictions, enhancing interpretability and aligning with medical knowledge.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پیشینه کاربرد هوش مصنوعی (AI) در الکتروکاردیوگرام (ECG) نوید خوبی را در غربالگری و تشخیص بیماری های قلبی عروقی نشان داده است ، که اغلب تطبیق یا فراتر از تخصص انسان است.با این حال ، ماهیت "جعبه سیاه" مدلهای یادگیری عمیق چالش های مهمی را برای پذیرش بالینی آنها ایجاد می کند.در حالی که تکنیک های قابل توضیح AI (XAI) ، مانند نقشه های شوری ، سعی در رسیدگی به این مسائل کرده اند ، آنها نتوانسته اند توضیحات واضح و بالینی مرتبط را ارائه دهند.ما چارچوب تولیدی ضد اکتشافی ECG XAI (GCX) را تهیه کردیم ، که از سناریوهای ضد خلاف برای توضیح پیش بینی های هوش مصنوعی ، تقویت تفسیر و تراز کردن با دانش پزشکی استفاده می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.