研究 / XAI / 医学影像
面向医学影像的 可解释AI。
这项研究不止关注模型预测，也检验模型是依据哪里作出判断的。
背景
在医学影像AI中，仅靠性能指标不足以理解模型判断。把可解释性连接到可验证的实现与评估。
研究问题
- 01模型依据哪些区域
- 02不同方法的解释区域如何不同
- 03解释生成时间有多少差异
- 04解释对输入变化是否稳定
方法
SHAPLIMEGRAD-CAM
实验
- — 数据集：胸部X光图像
- — 模型：DenseNet121
- — 预处理：图像归一化与尺寸调整
- — 评估：分类性能、解释区域、生成时间
限制
- 01
病例数与数据分布的限制
- 02
医学评价需要与专家共同讨论
- 03
解释方法的评估标准仍需持续整理