論文の概要: Probabilistic Modeling of Inter- and Intra-observer Variability in Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11397v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 07:29:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 13:22:10.323228
• Title: Probabilistic Modeling of Inter- and Intra-observer Variability in Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像分割におけるobserver間およびinter-in-observer variabilityの確率論的モデル化
• Authors: Arne Schmidt and Pablo Morales-\'Alvarez and Rafael Molina
• Abstract要約: 我々は、確率的オブザーバとiNtraオブザーバ変異NetwOrk(ピオノ)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 各レーダのラベル付け動作を多次元確率分布で捉え、確率的セグメンテーション予測を生成する。 実世界のがんセグメンテーションデータセットの実験は、ピオノの精度と効率を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.594098548008832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image segmentation is a challenging task, particularly due to inter- and intra-observer variability, even between medical experts. In this paper, we propose a novel model, called Probabilistic Inter-Observer and iNtra-Observer variation NetwOrk (Pionono). It captures the labeling behavior of each rater with a multidimensional probability distribution and integrates this information with the feature maps of the image to produce probabilistic segmentation predictions. The model is optimized by variational inference and can be trained end-to-end. It outperforms state-of-the-art models such as STAPLE, Probabilistic U-Net, and models based on confusion matrices. Additionally, Pionono predicts multiple coherent segmentation maps that mimic the rater's expert opinion, which provides additional valuable information for the diagnostic process. Experiments on real-world cancer segmentation datasets demonstrate the high accuracy and efficiency of Pionono, making it a powerful tool for medical image analysis.
• Abstract（参考訳）: 医療画像のセグメンテーションは、特に医療専門家の間でさえ、サーバ間およびサーバ内変動のため、難しい課題である。 本稿では,確率的インターオブザーバとiNtra-Observer変異NetwOrk(Pionono)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 各レートラーのラベリング挙動を多次元確率分布で捉え、その情報を画像の特徴マップと統合して確率的セグメンテーション予測を生成する。 モデルは変分推論によって最適化され、エンドツーエンドでトレーニングすることができる。 ステープル、確率的u-net、および混乱行列に基づくモデルのような最先端のモデルを上回る。 さらに、ピオノノは、パーサーのエキスパートの意見を模倣した複数のコヒーレントなセグメンテーションマップを予測し、診断プロセスに付加的な情報を提供する。 実世界のがんセグメンテーションデータセットの実験は、ピオノの精度と効率を実証し、医療画像解析の強力なツールとなった。

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