論文の概要: Are we using appropriate segmentation metrics? Identifying correlates of human expert perception for CNN training beyond rolling the DICE coefficient

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06205v1
• Date: Wed, 10 Mar 2021 17:29:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 14:43:42.304430
• Title: Are we using appropriate segmentation metrics? Identifying correlates of human expert perception for CNN training beyond rolling the DICE coefficient
• Title（参考訳）: 適切なセグメンテーションメトリクスを使っているか? DICE係数を超えるCNN訓練における人間の専門家知覚の相関関係の同定
• Authors: Florian Kofler, Ivan Ezhov, Fabian Isensee, Fabian Balsiger, Christoph Berger, Maximilian Koerner, Johannes Paetzold, Hongwei Li, Suprosanna Shit, Richard McKinley, Spyridon Bakas, Claus Zimmer, Donna Ankerst, Jan Kirschke, Benedikt Wiestler, Bjoern H. Menze
• Abstract要約: バイオメディカルイメージセグメンテーションタスクにおいて考慮された現在の品質指標と損失関数は、専門家によるセグメンテーション品質評価と適度に相関する。 本論文では,古典統計と実験心理学を用いて,現代深層学習法のための複合損失関数を補完する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.019384855755294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we explore quantitative correlates of qualitative human expert perception. We discover that current quality metrics and loss functions, considered for biomedical image segmentation tasks, correlate moderately with segmentation quality assessment by experts, especially for small yet clinically relevant structures, such as the enhancing tumor in brain glioma. We propose a method employing classical statistics and experimental psychology to create complementary compound loss functions for modern deep learning methods, towards achieving a better fit with human quality assessment. When training a CNN for delineating adult brain tumor in MR images, all four proposed loss candidates outperform the established baselines on the clinically important and hardest to segment enhancing tumor label, while maintaining performance for other label channels.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,質的人間エキスパート知覚の定量的相関について検討する。 バイオメディカル画像分割課題に考慮された現在の品質指標と損失関数は、専門家によるセグメンテーション品質評価と適度に相関していること、特に脳グリオーマの腫瘍増強など、臨床的に関連のある小さな構造について発見する。 本研究では,古典統計学と実験心理学を用いて,現代の深層学習手法を補完する複合損失関数を創出し,人間の品質評価に適合させる手法を提案する。 MRI画像で成人脳腫瘍を同定するためのCNNを訓練する場合、提案された4つの損失候補は、他のラベルチャネルのパフォーマンスを維持しながら、腫瘍ラベルを増強する臨床的に重要かつ最も難しいセグメント上の確立されたベースラインよりも優れています。

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