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《医学影像中的深度学习模型可解释性增强技术》
随着算法优化与临床验证深化，可解释性将成为医学AI落地的核心驱动力，最终实现"AI辅助医生"而非"AI替代医生"的医疗新范式。在医学影像中，SHAP可量化不同像素区域对预测结果的影响。上图展示了Grad-CAM在肺部CT影像中生成的热力图（红色区域表示高关注度），清晰定位了肺部结节位置，与放射科医生的标注区域高度一致（重叠率>85%）。图中SHAP值可视化（红色=正贡献，蓝色=负贡献）显示了乳腺组织中可疑钙化点的特征重要性，其中右上区域的高正贡献值（红色）与实际病灶位置完全吻合。
——来自博客 https://blog.csdn.net/2501_93420214/article/details/153076028
Grad-CAM热力图中，红色区域表示高关注度。(单选)
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