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Article summary:
1. Kidney abnormalities affect millions of people worldwide and can lead to severe symptoms if left untreated.
2. Deep-learning models have shown promise in improving diagnostic accuracy for kidney abnormalities, but their complex nature can create a "black box" system that is difficult for clinicians to interpret.
3. This study proposes a lightweight customized convolutional neural network to detect kidney cysts, stones, and tumors, and uses understandable AI Shapely values based on the Shapley additive explanation and predictive results based on local interpretable model-agnostic explanations to provide conclusive and understandable results for clinicians.
Article analysis:
本文旨在探讨使用轻量级卷积神经网络（CNN）模型在准确识别肾脏异常方面的能力，并使用LIME和SHAP进行解释。文章提到，肾脏异常是现代社会的主要问题之一，影响着全球数百万人。然而，文章没有提及这些数据的来源或者是否存在地域、种族、性别等方面的偏见。
文章指出，为了诊断人类肾脏中的不同异常情况，使用了一种窄束X射线成像程序——计算机断层扫描（CT），它可以创建肾脏的横截面切片。然而，文章没有探讨这种成像技术对患者健康可能造成的风险或副作用。
此外，文章提到深度学习模型已成功应用于计算机断层扫描图像进行分类和分割目的。但是，由于缺乏可解释性，这些模型往往被视为“黑匣子”系统。文章提出了一个轻量级定制卷积神经网络来检测肾囊肿、结石和肿瘤，并使用基于Shapley加法解释和基于局部可解释模型无关解释的预测结果来说明深度学习模型。然而，文章没有探讨这些解释方法是否足够准确和可靠。
文章指出，提出的CNN模型表现优于其他最先进的方法，并获得了K = 10倍分层抽样的99.52±0.84％的准确率。然而，文章没有提供与其他研究进行比较的详细信息或者对结果进行更深入的分析。
总之，本文提出了一个有前途的深度学习模型来诊断肾脏异常，并使用一些解释方法来增强其可解释性。然而，文章存在一些潜在偏见和不足之处，需要更多研究来验证其结果和解释方法的准确性和可靠性。