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目前，放射科医生面临着过大的工作量，这导致他们高度疲劳，并因此导致不必要的诊断错误。决策支持系统可用于确定优先级并帮助放射科医生做出更快的决策。从这个意义上说，基于医学内容的图像检索系统可以通过提供精心策划的类似示例发挥极大的作用。尽管如此，大多数基于医学内容的图像检索系统都是通过查找最相似的图像来工作的，这并不等同于查找疾病及其严重程度最相似的图像。在这里，我们提出了一种可解释性驱动和注意力驱动的医学图像检索系统。我们在一个大型的公开可用的胸部 X 光片数据集中进行了实验，该数据集带有来自自由文本放射学报告 (MIMIC-CXR-JPG) 的结构化标签。我们在两种常见情况下评估了这些方法：胸腔积液和（潜在）肺炎。作为进行评估的地面实况，查询/测试和目录图像由经验丰富的委员会认证的放射科医生进行分类和排序。为了进行深入而全面的评估，其他放射科医生也提供了他们的排名，这使我们能够推断出评分者之间的差异，并得出定性的表现水平。根据我们的地面实况排名，我们还通过计算归一化的折现累积增益 (nDCG) 对所提出的方法进行了定量评估。我们发现，可解释性引导方法优于其他最先进的方法，并且与最有经验的放射科医生的一致性最好。此外，它的表现在观察到的评分者之间的差异范围内。
通过医学图像检索进行计算机辅助诊断……
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