論文の概要: Investigating and Improving Latent Density Segmentation Models for Aleatoric Uncertainty Quantification in Medical Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16694v4
- Date: Tue, 21 May 2024 17:36:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 19:20:36.677681
- Title: Investigating and Improving Latent Density Segmentation Models for Aleatoric Uncertainty Quantification in Medical Imaging
- Title（参考訳）: 医用画像におけるアレタリック不確実性定量のための潜在密度分割モデルの検討と改善
- Authors: M. M. Amaan Valiuddin, Christiaan G. A. Viviers, Ruud J. G. van Sloun, Peter H. N. de With, Fons van der Sommen,
- Abstract要約: イメージセグメンテーションでは、この問題に対処するために潜在密度モデルを利用することができる。
最も一般的なアプローチは確率的U-Net (PU-Net) である。
我々は,すべての潜伏次元における等質性を促進するために,相互情報更新とエントロピー規則化されたシンクホーン更新を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.311726807879456
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Data uncertainties, such as sensor noise, occlusions or limitations in the acquisition method can introduce irreducible ambiguities in images, which result in varying, yet plausible, semantic hypotheses. In Machine Learning, this ambiguity is commonly referred to as aleatoric uncertainty. In image segmentation, latent density models can be utilized to address this problem. The most popular approach is the Probabilistic U-Net (PU-Net), which uses latent Normal densities to optimize the conditional data log-likelihood Evidence Lower Bound. In this work, we demonstrate that the PU-Net latent space is severely sparse and heavily under-utilized. To address this, we introduce mutual information maximization and entropy-regularized Sinkhorn Divergence in the latent space to promote homogeneity across all latent dimensions, effectively improving gradient-descent updates and latent space informativeness. Our results show that by applying this on public datasets of various clinical segmentation problems, our proposed methodology receives up to 11% performance gains compared against preceding latent variable models for probabilistic segmentation on the Hungarian-Matched Intersection over Union. The results indicate that encouraging a homogeneous latent space significantly improves latent density modeling for medical image segmentation.
- Abstract（参考訳）: センサノイズ、オクルージョン、取得法における制限などのデータ不確実性は、画像に既約曖昧性を導入し、その結果、様々な、もっとも妥当なセマンティック仮説がもたらされる。
機械学習では、この曖昧さは一般にアレタリック不確実性と呼ばれる。
イメージセグメンテーションでは、この問題に対処するために潜在密度モデルを利用することができる。
最も一般的なアプローチは確率的U-Net (PU-Net) である。
本研究では,PU-Netの潜伏空間が疎外であり,利用が不十分であることを示す。
これを解決するために、潜時空間における相互情報最大化とエントロピー規則化Sinkhorn Divergenceを導入し、すべての潜時次元における均質性を向上し、傾きの更新と潜時空間の通知性を効果的に改善する。
提案手法は, 各種臨床セグメント化問題の公開データセットにこれを適用することにより, ハンガリー・マチェド・インターセクションにおける確率的セグメンテーションに対する先行の潜在変数モデルと比較して, 最大11%の性能向上が得られた。
その結果, 同種潜伏空間の促進は, 医用画像セグメンテーションにおける潜伏密度モデリングを著しく改善することが示された。
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