深度学习方法对各种医学诊断任务都非常有效，甚至在其中一些任务上击败了人类专家。然而，算法的黑箱特性限制了临床应用。最近的可解释性研究旨在揭示对模型决策影响最大的特征。这一领域的大多数文献综述都集中在分类学、伦理学和解释的需要上。本文综述了可解释的深度学习在不同医学成像任务中的应用。