Relational Explainability of Brain Tumor MRI: Linking Classification Attention to Tumor Masks
Este artículo propone un nuevo marco de explicabilidad relacional que valida cuantitativamente la correspondencia espacial entre los mapas de atención de clasificación de Grad-CAM++ y las regiones de tumores segmentadas en RM cerebral, revelando que si bien los mapas de atención logran una cobertura tumoral sustancial, exhiben una menor precisión espacial, demostrando así su papel complementario a la segmentación anatómica para mejorar la transparencia y la confiabilidad de la IA médica.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo
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