arXiv ID:
2602.10508
arXiv 提交日期: 2026-02-11
Med-SegLens:用于可解释医学图像分割的潜在层模型差异分析框架 / Med-SegLens: Latent-Level Model Diffing for Interpretable Medical Image Segmentation
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为Med-SegLens的框架,它通过分析医学图像分割模型内部的潜在特征,来解释模型失败的原因并定位数据差异,从而无需重新训练就能修复大量分割错误并提升模型在不同人群数据上的适应性。