乳がん組織画像の解釈可能な多モーダルフレームワーク SHAP-CAT: 仮想染色とシャープリー値ベースの多モーダル融合による WSI 分類の向上

SHAP-CAT は、H&E、IHC、および仮想染色された画像の3つのモダリティを統合し、シャープリー値ベースの次元削減手法を用いて解釈可能な多モーダル分類を実現する。