该图的核心原则是将“已有公开模块”与“需要证明的算法贡献”严格分开，避免将前人成果误写为自身首创。导图主体分为三个逻辑递进的板块：左侧是“已有公开模块·可复用”部分，罗列了病斑与图文对齐（如DLCAP、SAFusion-CLIP）、域内微调与专家模块、专家理由与偏好训练以及认知复杂度数据分层等成熟技术。中间是核心的“拟议耦合训练机制·待实证”部分，设计了四个环环相扣的步骤（S1-S4）：符号化难度计算、训练调度与专家门控、阶段知识保持以及证据约束推理/弃权，旨在通过复杂度分级激活专家集合并保持旧知识，最终输出绑定病斑区域并校准风险的答案。右侧是“验证指标·不得预设结果”，设定了课程作用、路由作用、遗忘与成本、可信诊断四类客观评估指标。下方进一步规划了严谨的“5组对照组与4类风险检验”实验方案，从单阶段微调到“分级+路由+蒸馏”的完整模型层层递进比对，并强制要求同时评估长尾病类、跨场景泛化、旧知识保持及概率校准等维度。底部还警示了术语定义与数据规范等潜在的方法风险。整张图展现了一套逻辑严密、可证伪的AI科研实验路线。适合人工智能、计算机视觉领域的硕博研究生及科研人员用于规范实验设计、规划论文创新点与消融验证方案。