論文の概要: Efficient Model Monitoring for Quality Control in Cardiac Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05533v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 14:58:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 13:54:16.350196
• Title: Efficient Model Monitoring for Quality Control in Cardiac Image Segmentation
• Title（参考訳）: 心臓画像分割における品質制御のための効率的なモデルモニタリング
• Authors: Francesco Galati and Maria A. Zuluaga
• Abstract要約: 基礎的真理がない状態での心臓セグメンテーションモデルのパフォーマンスを監視するための新しい学習フレームワークを提示する。 本稿では,グローバルスコアと画素ワイズマップという2種類の品質指標を提案する。 その結果,我々のフレームワークは正確,高速,スケーラブルであり,臨床と大規模集団研究における品質管理モニタリングに有効な選択肢であることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2212186424911073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning methods have reached state-of-the-art performance in cardiac image segmentation. Currently, the main bottleneck towards their effective translation into clinics requires assuring continuous high model performance and segmentation results. In this work, we present a novel learning framework to monitor the performance of heart segmentation models in the absence of ground truth. Formulated as an anomaly detection problem, the monitoring framework allows deriving surrogate quality measures for a segmentation and allows flagging suspicious results. We propose two different types of quality measures, a global score and a pixel-wise map. We demonstrate their use by reproducing the final rankings of a cardiac segmentation challenge in the absence of ground truth. Results show that our framework is accurate, fast, and scalable, confirming it is a viable option for quality control monitoring in clinical practice and large population studies.
• Abstract（参考訳）: 深層学習法は、心臓画像分割における最先端のパフォーマンスに到達した。 現在、診療所への効果的な翻訳の主なボトルネックは、継続的なハイモデルパフォーマンスとセグメンテーション結果の確保である。 そこで本研究では,基礎的真理を欠いた心臓セグメンテーションモデルの性能をモニタリングする新しい学習フレームワークを提案する。 異常検出問題として定式化され、監視フレームワークはセグメント化のための代理品質測定を導出し、疑わしい結果にフラグを付けることができる。 本稿では,グローバルスコアと画素ワイズマップという2種類の品質指標を提案する。 基礎的真理の欠如により, 心的分節課題の最終順位を再現することで, それらの使用を実証する。 その結果,我々のフレームワークは正確,高速,スケーラブルであり,臨床と大規模集団研究における品質管理モニタリングに有効な選択肢であることを確認した。

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