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使用生成反事实XAI框架揭示AI-ECG
图1。显着图和GCX解释结果的示例。图1.A显示了应用于AI-ECG的显着性图，在视觉上突出了T波，因为TAVE对AI-ECG的预测特别重要。在ECG痕迹下方的热图，范围从黑色到黄色，表明每个片段的重要性不同，T波标记为至关重要。图1.B引入了生成反事实XAI（GCX）方法，说明了反事实场景中每个主要的ECG特征如何影响AI的预测。与原始的ECG（黑线）相比，蓝线代表负反事实（CF）ECG，突出了T波幅度的增加和峰值T波幅度，QRS复合物的扩大和延长的PR间隔，并且P波平坦的影响AI-ECG的影响力预测结果。
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来自新陈代谢和脂质保护，纽约西奈山的西奈山脉心脏医院，伊坎医学院（R.S.R.）;蒙特利尔大学（D.G.）和伦敦的Robarts Research Institute（R.A.H.）- 两者在加拿大；贝勒医学院和德克萨斯心脏研究所 - 都在休斯敦（C.M.B.）;维多利亚大学莫纳什大学莫纳什维多利亚州心脏研究所（S.J.N.）和西澳大利亚大学医学院和珀斯皇家珀斯医院心脏病学系（G.F.W.）- 全部在澳大利亚；卢卡斯研究，北卡罗来纳州莫尔黑德市（K.J.L.）;和加利福尼亚州帕萨迪纳（J.S.M.，R.Z.，M.M.，T.C.，J.H。）和Arrowhead Pharma-Ceuticals。可以通过Robert .Rosenson@MSSM .EDU与Rosenson博士联系，或者可以在Sinai Mount Sinai Sinai Medical of Sinai的Sinai fuster Heart Hospital，Sinai Mount Sinai，1 Gustave L. Levy Pl。
第二章：复杂的大脑：
1855 年，鲁道夫·瓦格纳发现数学天才卡尔·弗里德里希·高斯的大脑很大但并不巨大，而他收藏的最大大脑属于智力残疾者，于是他把注意力转向了其他特征。在费尽心机夺取高斯的大脑后，瓦格纳需要找到一些积极的东西来形容它，一些可以清楚地表明高斯最高智力的至高形态的东西。他在描述大脑时注意到，“大脑的裂隙之多和回旋之复杂程度令人称奇”。这一观察结果被用来比较高斯和其他数学家。数学家约翰·彼得·古斯塔夫·勒热纳·狄利克雷是高斯在哥廷根的杰出同事，也是解析数论之父，于 1859 年去世。他的大脑“在发育上接近高斯的大脑。额叶非常大，回旋之复杂。”其他人则没有达到高斯的水平：1871 年去世的英国数学家奥古斯都·德·摩根的“头特别大”，而且被发现有“大量的额叶回旋，但绝不像高斯的那么复杂。”[23]