本研究提出了一种基于神经常微分方程（NODEs）的可解释深度学习方法，旨在解决医疗领域的“黑箱”决策问题，提高模型透明度和预测能力，为未来研究提供新方向。

可解释的深度学习在医学成像中受到关注，研究探讨了Grad-CAM等技术的应用与局限性。结果显示，深度学习模型在气胸诊断中的准确性提升有限，而基于梯度的可解释技术在时序数据中表现出良好潜力。FM-G-CAM方法为CNN模型的预测提供了全面解释，并展示了在心电图信号分类中的应用前景。

本文回顾了可解释深度学习在医学影像中的应用，强调增强模型可解释性对临床决策的重要性，特别是在肺癌和胰腺癌检测中。提出了改进的预处理方法和可解释框架，以提高诊断的可靠性和透明度。