| 基于多目标优化的医学影像可解释性增强研究 | |
| 所属分类:技术论文 | |
| 上传者:wwei | |
| 文档大小:5857 K | |
| 标签: 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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| 文档介绍: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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