本文探讨了一种基于黑盒神经网络的可解释性方法，提出结合梯度和属性的算法，生成类特定的蒙版，提升医学影像分割中的解释能力。研究表明，该算法在多模态磁共振成像的肿瘤分割任务中表现优越，提供局部和全局解释，帮助选择相关特征。
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