論文の概要: Ensembling Low Precision Models for Binary Biomedical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08648v1
• Date: Fri, 16 Oct 2020 22:12:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 21:49:25.523963
• Title: Ensembling Low Precision Models for Binary Biomedical Image Segmentation
• Title（参考訳）: バイオメディカル画像分割のための低精度モデルの構築
• Authors: Tianyu Ma, Hang Zhang, Hanley Ong, Amar Vora, Thanh D. Nguyen, Ajay Gupta, Yi Wang, Mert Sabuncu
• Abstract要約: 多くの自動セグメンテーションアルゴリズムは非対称な誤りを示す傾向があり、一般に偽陰性よりも偽陽性を生成する。 本稿では,この非対称性を活用することを目的として,精度を犠牲にしながら,非常に高いリコールを持つモデル集合を訓練する。 低い精度と高いリコールモデルの多様なアンサンブルは、異なる偽陽性エラーを発生させる可能性があるが、真の陽性は一貫性がある傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.284903551443156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Segmentation of anatomical regions of interest such as vessels or small lesions in medical images is still a difficult problem that is often tackled with manual input by an expert. One of the major challenges for this task is that the appearance of foreground (positive) regions can be similar to background (negative) regions. As a result, many automatic segmentation algorithms tend to exhibit asymmetric errors, typically producing more false positives than false negatives. In this paper, we aim to leverage this asymmetry and train a diverse ensemble of models with very high recall, while sacrificing their precision. Our core idea is straightforward: A diverse ensemble of low precision and high recall models are likely to make different false positive errors (classifying background as foreground in different parts of the image), but the true positives will tend to be consistent. Thus, in aggregate the false positive errors will cancel out, yielding high performance for the ensemble. Our strategy is general and can be applied with any segmentation model. In three different applications (carotid artery segmentation in a neck CT angiography, myocardium segmentation in a cardiovascular MRI and multiple sclerosis lesion segmentation in a brain MRI), we show how the proposed approach can significantly boost the performance of a baseline segmentation method.
• Abstract（参考訳）: 血管や医療画像の小さな病変などの興味のある解剖学的領域の分割は、専門家による手動入力によってしばしば取り組まれる難しい問題である。 この課題の主な課題の1つは、前景(陽性)領域の出現が背景(陰性)領域と類似していることである。 その結果、多くの自動セグメンテーションアルゴリズムは非対称な誤りを示し、一般に偽陰性よりも偽陽性を生じる。 本稿では,この非対称性を活用することを目的として,精度を犠牲にしながら,非常に高いリコールで多様なモデルのアンサンブルを訓練する。 低い精度と高いリコールモデルの多様なアンサンブルは、異なる偽陽性エラー(画像のさまざまな部分で背景を前景として分類する)を発生させる可能性があるが、真の正は一貫性がある傾向にある。 したがって、偽陽性エラーを集約するとキャンセルされ、アンサンブルのパフォーマンスが向上する。 我々の戦略は一般的であり、どんなセグメンテーションモデルでも適用できる。 3つの異なる応用(頸部CT血管造影における頸動脈セグメンテーション,心臓血管MRIにおける心筋セグメンテーション,脳MRIにおける多発性硬化病変セグメンテーション)において,提案手法がベースラインセグメンテーション法の性能を大幅に向上させることを示す。

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