論文の概要: Improving Aleatoric Uncertainty Quantification in Multi-Annotated Medical Image Segmentation with Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02155v2
• Date: Thu, 5 Aug 2021 17:52:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-06 11:42:54.083443
• Title: Improving Aleatoric Uncertainty Quantification in Multi-Annotated Medical Image Segmentation with Normalizing Flows
• Title（参考訳）: ノーマライズドフローを用いたマルチアノテーション医用画像分割におけるアレタリック不確実性定量化の改善
• Authors: M.M.A. Valiuddin, C.G.A. Viviers, R.J.G. van Sloun, P.H.N. de With, F. van der Sommen
• Abstract要約: 医用画像のセグメンテーション応用における不確実性の定量化が不可欠である。 正規化フロー(NF)を導入して,より柔軟なアプローチを提案する。 我々は、確率的U-Netを採用し、NFで後続密度を増大させることで、より表現力のある仮説を立証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantifying uncertainty in medical image segmentation applications is essential, as it is often connected to vital decision-making. Compelling attempts have been made in quantifying the uncertainty in image segmentation architectures, e.g. to learn a density segmentation model conditioned on the input image. Typical work in this field restricts these learnt densities to be strictly Gaussian. In this paper, we propose to use a more flexible approach by introducing Normalizing Flows (NFs), which enables the learnt densities to be more complex and facilitate more accurate modeling for uncertainty. We prove this hypothesis by adopting the Probabilistic U-Net and augmenting the posterior density with an NF, allowing it to be more expressive. Our qualitative as well as quantitative (GED and IoU) evaluations on the multi-annotated and single-annotated LIDC-IDRI and Kvasir-SEG segmentation datasets, respectively, show a clear improvement. This is mostly apparent in the quantification of aleatoric uncertainty and the increased predictive performance of up to 14 percent. This result strongly indicates that a more flexible density model should be seriously considered in architectures that attempt to capture segmentation ambiguity through density modeling. The benefit of this improved modeling will increase human confidence in annotation and segmentation, and enable eager adoption of the technology in practice.
• Abstract（参考訳）: 医療画像セグメンテーションの応用における不確実性の定量化は、しばしば重要な意思決定と結びついているため不可欠である。 イメージセグメンテーションアーキテクチャにおける不確実性を定量化するための計算の試みがなされている。 入力画像に条件付けられた密度分割モデルを学ぶ。 この分野の典型的な研究は、これらの学習密度が厳密にガウス的であることを制限している。 本稿では,学習密度をより複雑にし,より正確な不確かさのモデル化を容易にするノーマライズフロー(nfs)を導入することで,より柔軟な手法を提案する。 この仮説を確率的u-netを採用し、nfで後方密度を増強することで証明し、より表現力を高める。 LIDC-IDRIとKvasir-SEGセグメンテーションデータセットの定性および定量的(GEDとIoU)評価は,それぞれ明らかに改善されている。 これは、アレエータ的不確かさの定量化と、最大で14%の予測性能の増加で明らかである。 この結果は、密度モデリングによってセグメンテーションの曖昧さを捉えようとするアーキテクチャにおいて、より柔軟な密度モデルが真剣に検討されるべきことを強く示唆している。 この改良されたモデリングの利点は、アノテーションとセグメンテーションに対する人間の信頼を高め、実際にこの技術を積極的に採用することを可能にします。

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