研究目的
利用一种新型视觉可解释深度网络框架，为乳腺X光片中的肿块提供具有视觉解读的诊断决策。
研究成果
所提出的视觉可解释CADx框架可能是一种有前景的方法，用于直观解读深度网络的诊断决策。通过引导深度网络关注更具信息量的区域，可以提高诊断性能。
研究不足
整个深度网络（尤其是更深层的隐藏层）的可解释性目前是深度学习研究中的一个悬而未决的问题。由于对深度网络决策的解释仍存在局限性，所提出的方法在用于解释深度网络时应谨慎使用。
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用于乳腺X光片上肿块诊断的具有视觉可解释性的深度网络
DOI：10.1088/1361-6560/aaef0a
期刊：Physics in Medicine and Biology
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
近期，深度学习技术在医学影像分析研究（包括计算机辅助诊断系统CADx）中取得了多项突破。然而当前基于深度学习的CADx方法存在诊断决策解释性不足的局限，这种有限的可解释性成为其临床应用的主要障碍。本文提出一种新型视觉可解释深度网络框架，为诊断决策提供可视化解释依据。该方法的创新点源于放射科医师依据乳腺影像报告和数据系统（BIRADS）对乳腺肿块进行特征描述的临床实践。
本深度网络框架包含BIRADS引导诊断网络与BIRADS评判网络。在推理过程中生成的二维BIRADS引导图能优化从乳腺肿块提取的视觉特征，帮助网络聚焦更具信息量的区域；而BIRADS评判网络则确保引导图与BIRADS描述的肿块特征保持关联。通过在公开乳腺X光数据库的对比实验验证：在独立测试集（170例恶性肿块与170例良性肿块）上，采用BIRADS引导图的深度网络方法性能显著优于未使用该引导图的方案（p<0.05）?？墒踊治鼋徊浇沂玖送缰氐闾崛⌒畔⒌那蛭恢?。研究表明，这种视觉可解释的CADx框架为深度网络诊断决策的可视化解释提供了可行方案。
作者：
Seong Tae Kim，Jae-Hyeok Lee，Hakmin Lee，Yong Man Ro
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