論文の概要: Uncertainty Estimation for Deep Learning Image Reconstruction using a Local Lipschitz Metric

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07618v1
• Date: Fri, 12 May 2023 17:17:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 12:01:27.018733
• Title: Uncertainty Estimation for Deep Learning Image Reconstruction using a Local Lipschitz Metric
• Title（参考訳）: 局所リプシッツ距離を用いた深層学習画像再構成の不確かさ推定
• Authors: Danyal F. Bhutto, Bo Zhu, Jeremiah Z. Liu, Neha Koonjoo, Bruce R. Rosen, Matthew S. Rosen
• Abstract要約: 画像再構成のためのモデル不確実性を推定するために,1つのトレーニングモデルから決定される局所リプシッツに基づく計量を提案する。 局所リプシッツ値と平均絶対誤差との単調な関係を実証し,本手法が与えられたDL再構成手法がタスクに適しているかどうかを判定するためのしきい値を与えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.09172881428894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of deep learning approaches for image reconstruction is of contemporary interest in radiology, especially for approaches that solve inverse problems associated with imaging. In deployment, these models may be exposed to input distributions that are widely shifted from training data, due in part to data biases or drifts. We propose a metric based on local Lipschitz determined from a single trained model that can be used to estimate the model uncertainty for image reconstructions. We demonstrate a monotonic relationship between the local Lipschitz value and Mean Absolute Error and show that this method can be used to provide a threshold that determines whether a given DL reconstruction approach was well suited to the task. Our uncertainty estimation method can be used to identify out-of-distribution test samples, relate information regarding epistemic uncertainties, and guide proper data augmentation. Quantifying uncertainty of learned reconstruction approaches is especially pertinent to the medical domain where reconstructed images must remain diagnostically accurate.
• Abstract（参考訳）: 画像再構成における深層学習のアプローチは、放射線学、特に画像の逆問題を解決するアプローチにおいて、現代の関心を集めている。 デプロイメントでは、これらのモデルは、データのバイアスやドリフトのために、トレーニングデータから広く移行した入力分布に晒される可能性がある。 画像再構成のためのモデル不確実性を推定するために,1つのトレーニングモデルから決定される局所リプシッツに基づく計量を提案する。 局所リプシッツ値と平均絶対誤差のモノトニック関係を示し,与えられたdl再構成アプローチがタスクに適したかどうかを判定するしきい値を与えるためにこの手法が有効であることを示す。 我々の不確実性推定法は, 分布外試験サンプルの同定, てんかん不確実性に関する情報の関連, 適切なデータ拡張の導出に利用できる。 学習した再構成アプローチの不確実性の定量化は、再構成された画像が診断的に正確でなければならない医療領域に特に関係している。

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