論文の概要: Application-driven Validation of Posteriors in Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09764v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 13:44:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-19 13:23:18.484730
• Title: Application-driven Validation of Posteriors in Inverse Problems
• Title（参考訳）: 逆問題における後肢の応用駆動検証
• Authors: Tim J. Adler, Jan-Hinrich N\"olke, Annika Reinke, Minu Dietlinde Tizabi, Sebastian Gruber, Dasha Trofimova, Lynton Ardizzone, Paul F. Jaeger, Florian Buettner, Ullrich K\"othe, Lena Maier-Hein
• Abstract要約: 逆問題における後続手法のアプリケーション駆動型検証のための最初の体系的枠組みを提案する。 モードをインスタンスとして扱うことで、アプリケーションの観点からよく解釈可能なメトリクスを使用して、モード中心のバリデーションを実行できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.297855715642141
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current deep learning-based solutions for image analysis tasks are commonly incapable of handling problems to which multiple different plausible solutions exist. In response, posterior-based methods such as conditional Diffusion Models and Invertible Neural Networks have emerged; however, their translation is hampered by a lack of research on adequate validation. In other words, the way progress is measured often does not reflect the needs of the driving practical application. Closing this gap in the literature, we present the first systematic framework for the application-driven validation of posterior-based methods in inverse problems. As a methodological novelty, it adopts key principles from the field of object detection validation, which has a long history of addressing the question of how to locate and match multiple object instances in an image. Treating modes as instances enables us to perform mode-centric validation, using well-interpretable metrics from the application perspective. We demonstrate the value of our framework through instantiations for a synthetic toy example and two medical vision use cases: pose estimation in surgery and imaging-based quantification of functional tissue parameters for diagnostics. Our framework offers key advantages over common approaches to posterior validation in all three examples and could thus revolutionize performance assessment in inverse problems.
• Abstract（参考訳）: 画像解析タスクに対する現在のディープラーニングベースのソリューションは、複数の異なる可算解が存在する問題を扱うことができないのが一般的である。 これに対し, 条件付き拡散モデルや非可逆ニューラルネットワークなどの後進的手法が出現しているが, 適切な検証方法の欠如により翻訳が妨げられている。 言い換えれば、進捗を計測する方法は、しばしば実際に運転するアプリケーションのニーズを反映していない。 文献におけるこのギャップを解消し、逆問題における後続法の適用駆動型検証のための最初の体系的枠組みを示す。 方法論的な斬新さとして、オブジェクト検出バリデーション(object detection validation)の分野から重要な原則を採用しています。 モードをインスタンスとして扱うことで、アプリケーションの観点から解釈可能なメトリクスを使用して、モード中心の検証が可能になります。 人工玩具のインスタンス化と,手術時のポーズ推定と診断のための機能組織パラメータのイメージングに基づく定量化の2つの医療ビジョン利用事例を用いて,本フレームワークの価値を実証した。 我々のフレームワークは,3つの例すべてにおいて,後続検証に対する共通のアプローチよりも重要な利点を提供し,逆問題における性能評価に革命をもたらす可能性がある。

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