論文の概要: Distance-based detection of out-of-distribution silent failures for Covid-19 lung lesion segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03217v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 15:05:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 12:22:18.830564
• Title: Distance-based detection of out-of-distribution silent failures for Covid-19 lung lesion segmentation
• Title（参考訳）: Covid-19肺病変セグメンテーションにおけるアウト・オブ・ディストリビューション・サイレント障害の検出
• Authors: Camila Gonzalez, Karol Gotkowski, Moritz Fuchs, Andreas Bucher, Armin Dadras, Ricarda Fischbach, Isabel Kaltenborn and Anirban Mukhopadhyay
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは、アウト・オブ・ディストリビューションデータにサイレントに失敗するため、臨床ルーチンに信頼されていない。 特徴空間におけるマハラノビス距離を利用する軽量なOOD検出法を提案する。 胸部CT像の分布変化とMRIの2つの応用について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8200989595956418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic segmentation of ground glass opacities and consolidations in chest computer tomography (CT) scans can potentially ease the burden of radiologists during times of high resource utilisation. However, deep learning models are not trusted in the clinical routine due to failing silently on out-of-distribution (OOD) data. We propose a lightweight OOD detection method that leverages the Mahalanobis distance in the feature space and seamlessly integrates into state-of-the-art segmentation pipelines. The simple approach can even augment pre-trained models with clinically relevant uncertainty quantification. We validate our method across four chest CT distribution shifts and two magnetic resonance imaging applications, namely segmentation of the hippocampus and the prostate. Our results show that the proposed method effectively detects far- and near-OOD samples across all explored scenarios.
• Abstract（参考訳）: 胸部CTスキャンにおけるグラウンドガラスの不透明度の自動分離と濃縮は,高資源利用時の放射線技師の負担を軽減する可能性がある。 しかし、深層学習モデルは、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)データに静かに失敗するため、臨床ルーチンには信頼できない。 本稿では,特徴空間におけるマハラノビス距離を利用して,最先端のセグメンテーションパイプラインにシームレスに統合する軽量なOOD検出手法を提案する。 この単純なアプローチは、臨床的に関係のある不確実性定量化を伴う事前訓練されたモデルを拡張することもできる。 胸部CT像の分布変化と2つのMRI像,すなわち海馬と前立腺の分節化について検討した。 提案手法は,全シナリオにわたる遠距離及び近距離OODサンプルを効果的に検出する。

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