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融合多尺度特征的医学影像诊断可解释性研究1

融合多尺度特征的医学影像诊断可解释性研究

摘要

本研究旨在探索融合多尺度特征的医学影像诊断可解释性方法，以提升人工智能

辅助诊断系统的透明度和可信度。随着深度学习技术在医学影像领域的广泛应用，模型

性能与可解释性之间的矛盾日益凸显。本研究通过构建多尺度特征融合框架，结合注意

力机制和可视化技术，开发了一套完整的可解释性评估体系。研究采用胸部CT、乳腺

X光和脑部MRI三种典型医学影像数据集进行验证，实验结果表明，该方法在保持诊

断准确率（平均提升2.3%）的同时，显著提高了模型决策过程的可解释性（医生理解

度评分提高35%）。研究还提出了医学影像可解释性的标准化评估协议，为相关领域的

后续研究提供了重要参考。本研究的创新点在于首次系统性地将多尺度特征融合与可

解释性技术相结合，并建立了量化的评估指标体系，对推动人工智能在医疗领域的可靠

应用具有重要意义。

引言与背景

医学影像诊断的发展现状

医学影像诊断是现代临床医学的重要组成部分，随着影像技术的进步，医学影像在

疾病筛查、诊断和治疗评估中发挥着越来越关键的作用。据统计，全球医学影像市场

规模预计将从2020年的350亿美元增长到2025年的480亿美元，年复合增长率达到

6.5%。在中国，随着分级诊疗政策的推进和基层医疗能力的提升，医学影像检查量以每

年15%的速度增长，2022年已超过20亿人次。然而，医学影像诊断面临着专业医师

短缺、诊断效率低下和误诊率较高等挑战。特别是在基层医疗机构，影像诊断医师的缺

口高达70%，导致大量影像报告延迟出具，影响患者及时治疗。

人工智能在医学影像中的应用

人工智能技术，特别是深度学习，近年来在医学影像分析领域取得了突破性进展。

卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测和分割等任务上展现出超越人类专家的性

能。例如，GoogleHealth的研究显示，其开发的乳腺癌筛查AI系统在敏感性和特异性

上分别达到94.5%和89.7%，超过了放射科医师的平均水平。在中国，推想科技、联影

智能等企业开发的肺结节检测系统已在全国数百家医院部署，显著提高了早期肺癌的

检出率。然而，这些”黑箱”模型缺乏透明度，难以解释其诊断依据，限制了其在临床实

践中的广泛应用。

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可解释性研究的必要性

医学领域的决策具有高风险性，医生和患者都需要理解AI系统的诊断依据。根据

《柳叶刀》2021年的调查，78%的临床医生表示，只有当AI系统能够提供合理解释时，

他们才会考虑在实际诊疗中使用。此外，监管机构也日益重视AI系统的透明度要求。

欧盟《人工智能法案》草案将医疗AI列为高风险应用，强制要求提供决策解释。中国

《新一代人工智能治理原则》也明确指出，AI系统应当”可解释、可追溯”。因此，开展

医学影像诊断可解释性研究，不仅是技术发展的需要，也是满足临床需求和监管要求的

必然选择。

研究概述

研究目标与意义

本研究旨在开发一套融合多尺度特征的医学影像诊断可解释性方法体系，具体目

标包括：1）构建能够捕捉从局部细节到全局模式的多尺度特征融合网络；2）设计直观

有效的可视化解释生成算法；3）建立医学影像可解释性的量化评估标准；4）在三种典

型医学影像数据上验证方法的有效性。本研究的意义在于：技术上，解决了深度学习模

型透明度不足的关键问题；临床上，为医生提供可信赖的AI辅助工具；政策上，响应

了国家对医疗AI透明度的要求；产业上，为医疗AI产品的合规化提供技术支撑。

研究范围与边界

本研究聚焦于静态医学影像（CT、X光、MRI）的诊断任务，不包括动态影像（如

视频、时间序列）和功能影像。疾病类型选择肺癌筛查、乳腺癌检测和脑肿瘤分割三种

常见且具有代表性的应用场景。技术方法上，主要研究基于深度学习的可解释性技术，

不涉及传统机器学习方法。数据来源采用公开数据集和合作医院提供的脱敏数据，确保

符合伦理规范。研究周期设定为24个月，分为理论构建、技术开发、实验验证和应用

评估四个阶段。

研究方法与创新点

本研究采用多学科交叉的研究方法，结合计算机视觉、医学影像分析和认知科学等

领域的知识。技术路线包括：1）多尺度特征提