集成神经网络和核磁共振技术的可解释性AI方法及系统

本发明提供一种集成神经网络和核磁共振技术的可解释性AI方法及系统，涉及医学影像分析技术领域。该方法包括：通过核磁共振技术获取患者的脑部和身体部位的图像数据，进行灰度值分布的统计分析，将图像数据转化为目标范围内的标准化灰度值分布，获得标准化图像数据。本发明中，通过神经网络逐层提取的多维特征，能够全面捕捉图像中的边缘和纹理等关键细节，实现更精准的特征表达，深度学习模型对图像质量进行模拟与评分，优化扫描参数后，提升图像质量，确保成像效率与质量的平衡，通过对优化图像的特征分类与分布标注提供更高的解释性，提升核磁共振技术在医学影像分析领域的适用性与效率，推动疾病判断的精确化与智能化。