Figure 6 from Counterfactual Diffusion Models Provide Interpretable Explanations of Artificial Intelligence Models in Pathology
Résumé fourni par la source
Counterfactual image examples generated for the liver cancer type classifier [hepatocellular carcinoma (HCC) vs. cholangiocarcinoma (CCA)]. A, Representative examples of counterfactual transitions generated with two approaches (linear and MIL) and a comparison of corresponding segmentation masks. B, Counterfactual image generation effectiveness, measured as the percentage of generated images predicted as the opposite class across varying manipulation amplitudes. HCC-to-CCA required higher amplitudes to achieve similar results, which likely reflects class imbalance in the dataset. Scale bar applies to all images within the panel.
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Contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Figure 6 from Counterfactual Diffusion Models Provide Interpretable Explanations of Artificial Intelligence Models in Pathology
- Date Crossref
- 02/09/2026
- Éditeur
- American Association for Cancer Research (AACR)
- Type
- posted-content
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