利用可解释深度学习进行脑出血检测与定位的医学成像研究Cerebral hemorrhage detection and localization with medical imaging for cerebrovascular disease diagnosis and treatment using explainable deep learning | Journal of the Korean Physical Society

脑出血检测与定位的医学成像研究

本研究旨在开发基于可解释深度学习的脑出血检测与定位系统。通过分析200例CT图像（含正常脑部及蛛网膜下腔、脑室、硬膜下、硬膜外及脑实质出血），构建ResNet深度学习模型。利用梯度类激活图（Grad-CAM）技术在出血部位生成热力图可视化解释，系统性能评估显示准确率达81%，敏感度67%，特异性86%。

研究构建的出血预测系统可准确识别正常脑部及五类出血部位，Grad-CAM热力图与实际出血位置的像素级重叠误差范围为(-4,1)。该研究成果验证了可解释人工智能（XAI）在医学影像中检测脑出血并可视化定位的可行性，为快速诊断和治疗提供了技术支持。

方法与结果

1. 数据集：包含正常脑部CT图像与五种出血类型（蛛网膜下腔、脑室、硬膜下、硬膜外、脑实质）的标注数据
2. 模型架构：采用ResNet深度学习框架，集成图像处理模块
3. 可视化技术：通过Grad-CAM生成出血部位热力图解释
4. 性能指标：

• 准确率：0.81
• 敏感度：0.67
• 特异性：0.86

5. 定位精度：预测区域与实际位置的像素级偏差控制在(-4,1)范围内

临床意义

该系统通过可解释性AI技术实现了：

• 出血类型的自动分类
• 出血位置的精确定位
• 诊断结果的可视化解释

为脑血管疾病的急诊救治提供了重要的辅助决策工具，显著提升了诊断效率。

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