Interpretable multi-model deep learning framework for automated four-class diagnosis of ocular toxoplasmosis using fundus imaging
6.5
来源：
Nature
关键字：
medical imaging+deep learning
发布时间：
2025-12-11 19:33
摘要：
该研究提出了一种新的可解释的多模型深度学习框架，专门用于眼部弓形虫病的四类诊断。通过整合卷积神经网络、视觉变换器和YOLO模型，框架在多个数据集上实现了98%的分类准确率。研究强调了模型的可解释性，确保其在临床应用中的透明性和一致性，具有在远程眼科医疗和临床决策支持系统中的潜在应用价值。
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关键证据
该框架在多个数据集上评估，达到了98%的分类准确率。
使用SHAP和EigenCAM分析确保模型的可解释性和临床一致性。
研究强调了该框架在远程眼科医疗和临床决策支持系统中的潜在应用。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究提出了一种新的可解释的多模型深度学习框架，专门用于眼部弓形虫病的四类诊断。通过整合卷积神经网络、视觉变换器和YOLO模型，框架在多个数据集上实现了98%的分类准确率。研究强调了模型的可解释性，确保其在临床应用中的透明性和一致性，具有在远程眼科医疗和临床决策支持系统中的潜在应用价值。