Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Computational modeling of human reasoning processes for interpretable visual knowledge: a case study with radiographers

Tytuł:
Computational modeling of human reasoning processes for interpretable visual knowledge: a case study with radiographers
Autorzy:
Yu Li
Hongfei Cao
Carla M. Allen
Xin Wang
Sanda Erdelez
Chi-Ren Shyu
Temat:
Medicine
Science
Źródło:
Scientific Reports, Vol 10, Iss 1, Pp 1-11 (2020)
Wydawca:
Nature Portfolio, 2020.
Rok publikacji:
2020
Kolekcja:
LCC:Medicine
LCC:Science
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
English
ISSN:
2045-2322
Relacje:
https://doaj.org/toc/2045-2322
DOI:
10.1038/s41598-020-77550-9
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/bcddfbfd54a34ea9bc59b68f55c1976f  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.bcddfbfd54a34ea9bc59b68f55c1976f
Czasopismo naukowe
Abstract Visual reasoning is critical in many complex visual tasks in medicine such as radiology or pathology. It is challenging to explicitly explain reasoning processes due to the dynamic nature of real-time human cognition. A deeper understanding of such reasoning processes is necessary for improving diagnostic accuracy and computational tools. Most computational analysis methods for visual attention utilize black-box algorithms which lack explainability and are therefore limited in understanding the visual reasoning processes. In this paper, we propose a computational method to quantify and dissect visual reasoning. The method characterizes spatial and temporal features and identifies common and contrast visual reasoning patterns to extract significant gaze activities. The visual reasoning patterns are explainable and can be compared among different groups to discover strategy differences. Experiments with radiographers of varied levels of expertise on 10 levels of visual tasks were conducted. Our empirical observations show that the method can capture the temporal and spatial features of human visual attention and distinguish expertise level. The extracted patterns are further examined and interpreted to showcase key differences between expertise levels in the visual reasoning processes. By revealing task-related reasoning processes, this method demonstrates potential for explaining human visual understanding.
Zaloguj się, aby uzyskać dostęp do pełnego tekstu.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies