综述：比较二分卷积与注意力驱动方法在皮肤癌检测中的应用：可解释性人工智能与迁移学习策略综述

　　本综述推荐一篇聚焦皮肤癌AI检测的前沿研究，系统评述了融合二分卷积块（BCB）与压缩语义感知注意力（CSPA）的BCB–CSPA网络。该模型通过多尺度金字塔卷积强化特征提取，在皮肤病变分类中实现95.92%准确率，并借助Grad-CAM等可解释技术增强诊断透明度，为临床AI辅助诊断提供可靠方案。

　　

背景与意义

皮肤癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，每年新增病例超过150万例，其中非黑色素瘤皮肤癌约120万例，恶性程度最高的黑色素瘤则超过32.5万例（世界卫生组织，2023）。传统依赖病理组织切片检查的方法存在主观性强、精度有限等问题，亟需发展高效、自动化的计算机视觉辅助诊断系统。近年来，基于深度学习的人工智能技术已在医学影像分析中展现出显著优势，尤其在皮肤癌的早期识别与分类任务中表现突出。

BCB–CSPA网络架构创新

本研究提出了一种名为BCB–CSPA的优化深度学习系统，其核心创新在于融合了二分卷积块（Bipartite Convoluted Blocks, BCB）与压缩语义感知注意力（Condensed Semantic Perceptual Attention, CSPA）机制，并引入金字塔多尺度卷积结构。BCB模块通过双路径卷积操作细化特征元素，增强局部与全局特征的表达能力；CSPA则模拟人类视觉注意力机制，聚焦于不同感知尺度下的关键区域，有效提升模型对病灶区域的敏感度。

性能表现与实验结果

该模型在多个皮肤科数据集上进行验证，取得了多项领先指标：准确率达95.92%，精确率94.32%，召回率94.62%，F1分数94.47%，特异性94.62%，Cohen's Kappa系数95.23%，Jaccard相似度92.23%。特别值得注意的是，在AKIEC（光化性角化病，一种常见癌前病变）的分类中，模型准确率高达99.69%，显示出优异的病灶辨识能力。

可解释性与临床适用性

研究强调人工智能在医疗领域中的可解释性（Explainable AI, XAI）至关重要。通过Grad-CAM（梯度加权类激活映射）和视觉注意力可视化技术，BCB–CSPA网络能够清晰展示其决策依据，例如突出显示模型所关注的病灶区域及其边界特征。这种透明度不仅有助于医生理解AI的判断逻辑，也增强了患者对AI辅助诊断结果的信任度。

对比优势与未来展望

与当前主流分析模型相比，BCB–CSPA在保持高精度的同时具备更优的可理解性与结构简洁性。其多尺度特征融合机制与注意力导向的设计，为复杂皮肤病变的分类提供了新思路。未来可进一步探索该架构在其他医学影像任务（如病理切片分析、内镜检查等）中的迁移应用潜力，推动人工智能在精准医疗中的深度融合。

结论

BCB–CSPA网络作为一种结合了先进卷积设计与注意力机制的高效模型，在皮肤癌检测任务中表现出卓越的准确率与鲁棒性。其突出的可解释性进一步满足了临床诊断中对透明度与可信度的要求，为AI辅助皮肤病筛查提供了可靠且实用的解决方案。