基于XAI的诊断：状态空间脑血管分割模型在RSNA和TopCoW数据集间域迁移的泛化失败案例研究

本文重点介绍了可解释AI (XAI) 在理解和解决医学图像分析模型泛化失败问题中的应用，特别是在脑血管分割的背景下。该研究调查了域迁移（数据集之间的差异）对模型性能的影响，并使用XAI技术来识别这些失败的原因。在医疗应用中，使用XAI对于建立信任和提高AI系统的可靠性至关重要。

• •应用XAI诊断医学图像分割中的泛化失败。
• •侧重于RSNA和TopCoW数据集之间的域迁移。
• •旨在提高AI在医疗应用中的可靠性和可信度。