本研究探讨了深度学习模型在医学成像中的应用，强调可解释性机器学习在自动诊断中的潜力。通过多源数据集，提出了半监督学习框架和基于概念瓶颈的预处理方法，改善了分类性能并消除了虚假相关性。同时，研究关注模型公平性和细粒度学习，提出新的评估指标以提升医学影像分析效果。

本文探讨了可解释性机器学习在医学影像自动诊断中的应用，重点分析了 PIP-Net 模型在骨折和皮肤癌检测中的表现。研究表明，利用深度学习算法分析 MRI 数据，能够显著提高阿尔茨海默病的诊断准确性和效率。