在过去的两年中，Covid-19-19的到来引起的动荡继续带来新的挑战。在这次COVID-19大流行期间，需要快速鉴定感染患者和计算机断层扫描（CT）图像中感染区域的特定描述。尽管已迅速建立了深层监督的学习方法，但图像级和像素级标签的稀缺性以及缺乏可解释的透明度仍然阻碍了AI的适用性。我们可以识别受感染的患者并以极端的监督描绘感染吗？半监督的学习表明，在有限的标记数据和足够的未标记数据下，表现出了有希望的表现。受到半监督学习的启发，我们提出了一种模型不可静止的校准伪标记策略，并将其应用于一致性正则化框架下，以生成可解释的识别和描述结果。我们通过有限的标记数据和足够的未标记数据或弱标记数据的组合证明了模型的有效性。广泛的实验表明，我们的模型可以有效利用有限的标记数据，并为临床常规中的决策提供可解释的分类和分割结果。该代码可从https://github.com/ayanglab/xai covid-11获得。
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