摘要 — 在本文中，我们通过区分新型冠状病毒疾病 (COVID-19) 或其他疾病引起的肺部不透明样本与正常病例，开发了一个从胸部 X 光片图像中识别肺部疾病的框架。我们执行图像处理任务、分割并训练定制的卷积神经网络 (CNN)，在分类准确性方面获得合理的性能。为了解决这种复杂分类模型的黑箱性质，这种性质成为应用此类基于人工智能 (AI) 的方法自动化医疗决策的主要障碍，引起了临床医生的怀疑，我们解决了使用基于分层相关性传播 (LRP) 的方法定量解释我们采用的方法的性能的需要。我们还使用了基于像素翻转的稳健性能指标来评估我们采用的 LRP 方法的可解释性，并将其性能与其他可解释方法进行比较，例如局部可解释模型不可知解释 (LIME)、引导反向传播 (GB) 和深度泰勒分解 (DTD)。索引术语 — 深度学习、可解释 AI、分层相关性传播、LIME、深度泰勒分解、引导反向传播、医学诊断、胸部 X 光检查、COVID-19。