本文研究了医学影像学中Vision Transformer (ViT)的可解释性，提出了IA-ViT模型和注意力引导可视化方法，显著提高了解释的准确性和鲁棒性，并探讨了不同解释性方法的分类及应用，强调了未来的研究方向。

本文介绍了ReluFormer模型在Flow CytoMetry数据上的应用及其可视化技术。梯度可视化和注意力可视化能够识别模型决策过程中的重要细胞和Transformer的决策过程。