論文の概要: Improving Uncertainty-based Out-of-Distribution Detection for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05421v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 08:54:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 14:56:38.985770
• Title: Improving Uncertainty-based Out-of-Distribution Detection for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像セグメンテーションにおける不確実性に基づく分布外検出の改善
• Authors: Benjamin Lambert, Florence Forbes, Senan Doyle, Alan Tucholka and Michel Dojat
• Abstract要約: Out-of-Distribution (OOD) 画像は、医療画像分析の文脈において重要な課題である。 本稿では,バイナリセグメンテーションモデルの予測不確実性に依存する手法が,外部入力の検出に失敗することが多いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1199585259018459
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Learning models are easily disturbed by variations in the input images that were not seen during training, resulting in unpredictable behaviours. Such Out-of-Distribution (OOD) images represent a significant challenge in the context of medical image analysis, where the range of possible abnormalities is extremely wide, including artifacts, unseen pathologies, or different imaging protocols. In this work, we evaluate various uncertainty frameworks to detect OOD inputs in the context of Multiple Sclerosis lesions segmentation. By implementing a comprehensive evaluation scheme including 14 sources of OOD of various nature and strength, we show that methods relying on the predictive uncertainty of binary segmentation models often fails in detecting outlying inputs. On the contrary, learning to segment anatomical labels alongside lesions highly improves the ability to detect OOD inputs.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、トレーニング中に見られなかった入力画像のバリエーションによって容易に妨げられ、予測不可能な振る舞いをもたらす。 このようなアウト・オブ・ディストリビューション(ood:out-of-distribution)イメージは、アーティファクト、未発見の病理、異なるイメージングプロトコルなど、可能な異常の範囲が極めて広い医療画像解析の文脈において重要な課題である。 本研究では,多発性硬化症病変のセグメンテーションの文脈でOOD入力を検出するための様々な不確実性フレームワークを評価する。 様々な性質と強度のood源14種を含む包括的評価手法を実装した結果,2値セグメンテーションモデルの予測的不確実性に依存する手法では,外部からの入力検出に失敗することが多いことがわかった。 それとは対照的に、解剖学的ラベルと病変のセグメンテーションの学習は、OOD入力を検出する能力を大幅に向上させる。

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