Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Structure-Wise Uncertainty for 3D Medical Image Segmentation

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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