論文の概要: Reproducibility in machine learning for medical imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05097v1
• Date: Mon, 12 Sep 2022 09:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 12:13:08.691276
• Title: Reproducibility in machine learning for medical imaging
• Title（参考訳）: 医療画像における機械学習の再現性
• Authors: Olivier Colliot, Elina Thibeau-Sutre, Ninon Burgos
• Abstract要約: 本章は、医療画像の機械学習分野の研究者への紹介である。 それぞれの目的は、それを定義すること、それを達成するための要件を説明すること、有用性について議論することである。 この章は、教義の利点に関する議論と、この概念と研究実践におけるその実践に対する非教義的なアプローチへの嘆願で終わる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1390096961027076
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reproducibility is a cornerstone of science, as the replication of findings is the process through which they become knowledge. It is widely considered that many fields of science are undergoing a reproducibility crisis. This has led to the publications of various guidelines in order to improve research reproducibility. This didactic chapter intends at being an introduction to reproducibility for researchers in the field of machine learning for medical imaging. We first distinguish between different types of reproducibility. For each of them, we aim at defining it, at describing the requirements to achieve it and at discussing its utility. The chapter ends with a discussion on the benefits of reproducibility and with a plea for a non-dogmatic approach to this concept and its implementation in research practice.
• Abstract（参考訳）: 再現性は科学の基盤であり、発見の複製はそれらが知識となる過程である。 多くの科学分野が再現性危機にさらされていると考えられている。 これにより、研究再現性を改善するために様々なガイドラインが出版された。 この実践的な章は、医療画像の機械学習分野の研究者への再現性の導入を目的としている。 まず、異なる種類の再現性を区別する。 それぞれの目的は、それを定義すること、それを達成するための要件を説明すること、有用性について議論することである。 この章は再現性の利点に関する議論と、この概念と研究実践におけるその実践に対する非教義的なアプローチへの嘆願で終わる。

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