В работе представлен инкрементный XAI-подход для диагностики пневмонии на основе рентгеновских изображений, который включает несколько этапов: от предварительного обучения сверточных нейросетей (CNN) до генерации текстовых заключений с использованием методов Grad-CAM, LIME и SHAP для визуализации и интерпретации. Применённый инкрементный подход с двумя уровнями классификации улучшает точность (80–90%) и объяснимость решений. Разработан модуль автоописания с генерацией текстов, используя soft descriptors и онтологические термины. Итоговый веб-прототип обеспечивает интеграцию в PACS/EMR, упрощая поддержку принятия решений в клиниках.

Кузнецов Е.М., Трофимов Ю.В., Муравьев И.П. (науч. рук. Аверкин А.Н.) Объяснимый инкрементный подход в диагностике пневмонии: от свёрточных нейросетей до генеративных текстовых заключений // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15266