近期，MILab在可解释医学图像分类模型方面取得进展，提出了一种无需微调的可解释分类模型域自适应方法 ，相关研究论文“Training-free Test-time Improvement for Explainable Medical Image Classification”已被MICCAI 2025会议接收。

       深度学习技术在医学图像分析中发展迅速，然而模型的可解释性与准确性之间长期存在权衡，限制了其在临床场景的广泛应用。概念瓶颈模型（CBM）通过预测可解释的概念并基于这些概念进行分类，在保持可解释性的同时实现了与黑箱模型相当的性能，已被广泛应用于皮肤疾病、白细胞分类等多个医学图像分类任务。

       但当 CBM 部署到新环境时，由于医学成像设备、机构、和病人群体等的不同，获取的影像数据的特征会表现出极大的偏移，从而导致 CBM 的概念预测。虽然微调、以及一些现有的测试时适应（TTA）方法可以仅通过图像级分类标签提升模型在域外数据上的性能，但是它们无法有效保留 CBM 概念预测的可解释性和可靠性，而在新数据上获取医学领域专家注释的概念标签成本高昂。

       针对上述问题，研究团队提出了一种无需训练的混淆概念识别策略。该方法仅需利用最少的新数据（如每类 4 张图像）和图像级标签，通过以下两个关键操作提升域外性能，同时不牺牲源域准确性：

  1. 混淆概念识别：利用源域（in-domain）模型开发过程中的概念激活记忆（验证集上概念激活值的均值和标准差），结合目标域少量图像级标签数据，通过计算源域与目标域概念激活稳定性，识别出两类混淆概念：因特征分布偏移导致的未充分激活的判别性概念，以及因特征表示变化导致的错误激活的混淆概念。
  2. 激活操作调控：对错误激活的混淆概念进行掩码，对未充分激活的判别性概念进行放大，通过概念掩码与预测概念的逐元素相乘，调整概念激活水平，优化分类器输入。

       实验在皮肤图像和白细胞图像两个医学图像分类任务上进行验证，结果表明：

  1. 性能提升显著：在皮肤图像数据集上，使用 VGG16 作为骨干网络，仅用每类 4 张目标域图像，该方法使域外数据集（DDI）的准确率提升 4.56，F1 分数提升 1.74，超过了使用两倍数据量进行微调的效果；在白细胞图像分类中，面对染色条件和成像设备差异导致的域偏移，方法同样有效提升了模型在 Scirep 和 RaabinWBC 等域外数据集上的性能。
  2. 源域性能保持：与微调可能导致源域性能大幅下降不同，该方法在几乎所有实验设置下均能保持甚至提升模型的源域性能。例如，在白细胞分类任务中，微调导致源域准确率从 99.77 降至 62.96，而该方法则维持了源域的高准确率。
  3. 模型可信度验证：通过可视化推理过程和 Grad - CAM 技术分析表明，该方法使模型在推理时更专注于目标对象，不仅提升了分类准确率，还增强了模型的可信度。

       该论文第一作者为MILab博士生何航舟和本科生唐佳晨，卢闫晔助理教授为本文的通讯作者。其他合作者还包括MILab博士后朱磊和博士生李凯文。该研究得到了国家自然科学基金等项目的经费支持。


文章链接：[2506.18070] Training-free Test-time Improvement for Explainable Medical Image Classification

代码链接：riverback/TF-TTI-XMed





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