临床启发的分层多标签胸部X光图像分类与基于惩罚的损失函数

本研究解决了胸部X光图像多标签分类中的临床可解释性不足问题。通过设计一个自定义的分层二元交叉熵损失函数，并结合分层标签分组方法，我们捕捉到了诊断之间的临床关联。模型在测试集上实现了0.903的平均接收者操作特征曲线下的面积（AUROC），并提供了可视化解释和不确定性估计来进一步增强模型的可解释性。