14、可解释深度学习在解密多发性硬化症疾病特征中的应用

可解释深度学习在解密多发性硬化症疾病特征中的应用

研究背景与目标

在医学领域，多发性硬化症（MS）的诊断和治疗一直是研究的重点。近年来，深度学习技术在医学图像分析中展现出了巨大的潜力，尤其是卷积神经网络（CNNs）在解决计算机视觉、模式识别和图像处理等人工智能问题方面取得了显著成果。然而，神经网络的黑盒性质使得其决策过程难以解释，这在医疗诊断等敏感领域引发了信任问题。因此，寻找一种简单有效的方法来解释CNN的分类结果，对于提高其在医学领域的应用价值至关重要。

研究成果

1. T1 - w与3D - CNN分类器的能力验证 ：研究证实了T1加权图像（T1 - w）结合3D - CNN分类器在区分不同类型的MS疾病方面的能力。通过对三种特征可视化技术的应用和稳定性分析，发现CNN的分类基于具有临床相关性的感兴趣区域（ROIs），这些区域的热图归一化互信息（NMI）较高，且其均值与扩展残疾状态量表（EDSS）评分显著相关。
2. 灰质特征作为生物标志物的假设支持 ：从临床角度来看，研究结果强化了灰质（GM）特征作为MS病理性脑组织生物标志物的假设。这意味着GM特征可能在MS的早期诊断、个性化治疗和治疗决策中发挥重要作用。
3. 解决临床重要问题的潜力 ：该研究具有解决MS临床重要问题的潜力，例如早期识别临床病程以进行诊断、个性化治疗和治疗决策。

现有解释方法的分类

可解释性通常分为特定于模型和与模型无关两种类型：
- 特定于模型的方法