| 基于多目标优化的医学影像可解释性增强研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：5857 K | |
| 標簽： 膝骨关节炎 医学影像可解释性 多目标粒子群优化 | |
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| 文檔介紹：针对医学影像场景的解释需求，提出一种基于多目标粒子群优化的解释增强方法，通过优化解释生成过程来提升解释质量与临床可读性。该方法在 LIME（局部与模型无关的解释）框架中引入多目标搜索机制，实现了高解释保真性与高区域稀疏性的自适应权衡，并获得了帕累托最优的解释结果。为验证方法有效性，以膝关节X光影像为实验对象，基于公开膝骨关节炎数据集在典型卷积神经网络上进行了实验评估。实验结果显示，保真性最高可提升18%，稀疏性最大可降低22%，展现出更高的聚焦性、稳定性，为基于人工智能的医疗影像可信诊断提供了可行技术路径。 | |
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