論文の概要: Improving Calibration and Out-of-Distribution Detection in Medical Image Segmentation with Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06569v3
• Date: Sun, 4 Dec 2022 18:25:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 04:54:02.511092
• Title: Improving Calibration and Out-of-Distribution Detection in Medical Image Segmentation with Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた医用画像分割における校正と分散検出の改善
• Authors: Davood Karimi, Ali Gholipour
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は強力な医用画像分割モデルであることが示されている。 マルチタスク学習、すなわち、複数の異なるデータセット上で単一のモデルをトレーニングすることを提唱する。 一つのCNNが、文脈を自動的に認識し、各文脈における関心の組織を正確に区分することを学ぶだけでなく、そのようなジョイントモデルの方が、より正確でより良い校正された予測を持つことも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.219843232619551
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) have shown to be powerful medical image segmentation models. In this study, we address some of the main unresolved issues regarding these models. Specifically, training of these models on small medical image datasets is still challenging, with many studies promoting techniques such as transfer learning. Moreover, these models are infamous for producing over-confident predictions and for failing silently when presented with out-of-distribution (OOD) data at test time. In this paper, we advocate for multi-task learning, i.e., training a single model on several different datasets, spanning several different organs of interest and different imaging modalities. We show that not only a single CNN learns to automatically recognize the context and accurately segment the organ of interest in each context, but also that such a joint model often has more accurate and better-calibrated predictions than dedicated models trained separately on each dataset. Our experiments show that multi-task learning can outperform transfer learning in medical image segmentation tasks. For detecting OOD data, we propose a method based on spectral analysis of CNN feature maps. We show that different datasets, representing different imaging modalities and/or different organs of interest, have distinct spectral signatures, which can be used to identify whether or not a test image is similar to the images used to train a model. We show that this approach is far more accurate than OOD detection based on prediction uncertainty. The methods proposed in this paper contribute significantly to improving the accuracy and reliability of CNN-based medical image segmentation models.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は強力な医用画像分割モデルであることが示されている。 本研究では,これらのモデルに関する主要な未解決問題に対処する。 特に、小さな医用画像データセットでこれらのモデルのトレーニングは依然として困難であり、転送学習のような技術を促進する多くの研究がある。 さらに、これらのモデルは、過度に信頼された予測を生成し、テスト時にアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データを提示すると静かに失敗すると悪名高い。 本稿では,マルチタスク学習を提唱する。例えば,複数の異なるデータセット上で1つのモデルをトレーニングし,関心のある複数の臓器と異なるイメージングモダリティにまたがる。 1つのCNNがコンテキストを自動的に認識し、各コンテキストにおける関心の組織を正確にセグメント化することを学ぶだけでなく、そのようなジョイントモデルの方が、各データセットで個別にトレーニングされた専用モデルよりも正確で、より良い校正された予測を持つことも示している。 実験により,マルチタスク学習は,医用画像分割作業において伝達学習より優れることが示された。 OODデータを検出するために,CNN特徴マップのスペクトル解析に基づく手法を提案する。 異なる画像モダリティおよび/または異なる興味のある臓器を表す異なるデータセットは、異なるスペクトルシグネチャを持ち、テスト画像がモデルのトレーニングに使用されるイメージと類似しているかどうかを識別するために使用できる。 本手法は予測不確実性に基づくOOD検出よりもはるかに精度が高いことを示す。 本稿では,CNNを用いた医用画像分割モデルの精度と信頼性の向上に大きく貢献する。

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