論文の概要: Calibrating Ensembles for Scalable Uncertainty Quantification in Deep
Learning-based Medical Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09563v1
- Date: Tue, 20 Sep 2022 09:09:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 18:10:14.730467
- Title: Calibrating Ensembles for Scalable Uncertainty Quantification in Deep
Learning-based Medical Segmentation
- Title（参考訳）: 深層学習型医療セグメンテーションにおける拡張性不確実性定量化のための校正アンサンブル
- Authors: Thomas Buddenkotte, Lorena Escudero Sanchez, Mireia Crispin-Ortuzar,
Ramona Woitek, Cathal McCague, James D. Brenton, Ozan \"Oktem, Evis Sala,
Leonardo Rundo
- Abstract要約: 自動画像解析における不確かさの定量化は、多くのアプリケーションで非常に望まれている。
現在の不確実性定量化アプローチは、高次元実世界の問題ではうまくスケールしない。
本研究では,ディープラーニングモデルのアンサンブルを校正し,不確実な定量化測定を行うための,スケーラブルで直感的なフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.42008820076301906
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Uncertainty quantification in automated image analysis is highly desired in
many applications. Typically, machine learning models in classification or
segmentation are only developed to provide binary answers; however, quantifying
the uncertainty of the models can play a critical role for example in active
learning or machine human interaction. Uncertainty quantification is especially
difficult when using deep learning-based models, which are the state-of-the-art
in many imaging applications. The current uncertainty quantification approaches
do not scale well in high-dimensional real-world problems. Scalable solutions
often rely on classical techniques, such as dropout, during inference or
training ensembles of identical models with different random seeds to obtain a
posterior distribution. In this paper, we show that these approaches fail to
approximate the classification probability. On the contrary, we propose a
scalable and intuitive framework to calibrate ensembles of deep learning models
to produce uncertainty quantification measurements that approximate the
classification probability. On unseen test data, we demonstrate improved
calibration, sensitivity (in two out of three cases) and precision when being
compared with the standard approaches. We further motivate the usage of our
method in active learning, creating pseudo-labels to learn from unlabeled
images and human-machine collaboration.
- Abstract（参考訳）: 自動画像解析における不確かさの定量化は、多くのアプリケーションで非常に望ましい。
通常、分類やセグメンテーションにおける機械学習モデルはバイナリな回答を提供するためにのみ開発されるが、モデルの不確実性を定量化することは、例えばアクティブな学習やマシンヒューマンインタラクションにおいて重要な役割を果たす。
多くのイメージング応用において最先端のディープラーニングモデルを使用する場合、不確かさの定量化は特に困難である。
現在の不確実量化アプローチは、高次元実世界の問題ではうまくスケールしない。
スケーラブルなソリューションは、後方分布を得るために、異なるランダムシードを持つ同一モデルの推論やトレーニングの間、ドロップアウトのような古典的なテクニックに依存することが多い。
本稿では,これらの手法が分類確率を近似できないことを示す。
そこで本研究では,ディープラーニングモデルのアンサンブルを校正し,分類確率を近似する不確実性定量化測定を行うスケーラブルで直感的なフレームワークを提案する。
未確認試験データでは,標準手法と比較した場合の校正精度,感度(3例中2例),精度が向上した。
さらに,この手法をアクティブラーニングに活用し,ラベルのない画像から学習するための擬似ラベルを作成し,人間と機械のコラボレーションを行う。
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