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。

该文综述神经影像中可解释深度学习的现状与应用，讨论相关方法、挑战及如何借助模型解释性捕捉与预测相关的脑解剖和功能变化，并指出当前做法局限，为未来研究提供指导。

该文综述可解释深度学习研究：利用拓扑与几何数据分析推断文本分类模型的突出特征并验证决策稳定性；对LIME算法进行理论分析，发现参数不当会遗漏重要特征，但在简单模型上可提供有意义解释；总结并评估解释性可视化方法；还涉及职业预测、商标混淆风险、信用风险评估及大学入学预测等应用，强调可解释性对可信度的重要性。