論文の概要: Exploring Structure-Wise Uncertainty for 3D Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00303v1
- Date: Tue, 1 Nov 2022 06:53:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 14:36:59.479266
- Title: Exploring Structure-Wise Uncertainty for 3D Medical Image Segmentation
- Title(参考訳): 3次元医用画像セグメンテーションのための構造幅不確かさの探索
- Authors: Anton Vasiliuk, Daria Frolova, Mikhail Belyaev, Boris Shirokikh
- Abstract要約: ボクセルワイドの不確実性は、人間の専門家にとって有用な視覚マーカーである。
構造的不確実性を測定し,OODデータがモデル性能に与える影響を評価する枠組みを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.06117371161379209
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When applying a Deep Learning model to medical images, it is crucial to
estimate the model uncertainty. Voxel-wise uncertainty is a useful visual
marker for human experts and could be used to improve the model's voxel-wise
output, such as segmentation. Moreover, uncertainty provides a solid foundation
for out-of-distribution (OOD) detection, improving the model performance on the
image-wise level. However, one of the frequent tasks in medical imaging is the
segmentation of distinct, local structures such as tumors or lesions. Here, the
structure-wise uncertainty allows more precise operations than image-wise and
more semantic-aware than voxel-wise. The way to produce uncertainty for
individual structures remains poorly explored. We propose a framework to
measure the structure-wise uncertainty and evaluate the impact of OOD data on
the model performance. Thus, we identify the best UE method to improve the
segmentation quality. The proposed framework is tested on three datasets with
the tumor segmentation task: LIDC-IDRI, LiTS, and a private one with multiple
brain metastases cases.
- Abstract(参考訳): 医学画像にディープラーニングモデルを適用する場合,モデルの不確かさを推定することが重要である。
ボクセルワイドの不確実性は、人間の専門家にとって有用な視覚マーカーであり、セグメンテーションのようなモデルのボクセルワイド出力を改善するために使用できる。
さらに、不確実性は、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出のための確かな基盤を提供し、画像レベルでのモデル性能を向上させる。
しかし、医用画像における頻繁な課題の1つは、腫瘍や病変など、異なる局所構造の分割である。
ここでは、構造的不確実性は、画像的および意味論的に認識されるものよりも、より正確な操作を可能にする。
個々の構造に対する不確実性を生み出す方法はいまだに調査されていない。
構造的不確実性を測定し,OODデータがモデル性能に与える影響を評価する枠組みを提案する。
そこで本研究では,セグメンテーション品質を改善するための最適なUE法を提案する。
このフレームワークは、LIDC-IDRI、LiTS、および複数の脳転移症例を持つプライベートデータセットの3つのデータセットでテストされている。
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