简介：摘要：本论文旨在探讨人工智能技术在医疗影像诊断中的性能优化与可解释性分析。首先，我们分析了目前医疗影像诊断中存在的问题和挑战，包括数据量庞大、复杂性高和可解释性不足等方面的难题。然后，我们介绍了人工智能技术在医疗影像诊断中的应用，以及性能优化的策略，包括深度学习算法、数据增强和迁移学习等方法。此外，我们还探讨了可解释性分析方法，如LIME和SHAP，以提高人工智能模型的可解释性和可信度。最后，我们展望了人工智能在医疗影像诊断领域的未来发展趋势，包括个性化诊疗和合法伦理等方面的重要问题。
人工智能在医疗影像诊断中的性能优化与可解释性分析
