論文の概要: Can input reconstruction be used to directly estimate uncertainty of a regression U-Net model? -- Application to proton therapy dose prediction for head and neck cancer patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19686v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 16:04:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 19:18:27.034062
• Title: Can input reconstruction be used to directly estimate uncertainty of a regression U-Net model? -- Application to proton therapy dose prediction for head and neck cancer patients
• Title（参考訳）: 入力再構成は回帰u-netモデルの不確かさを直接推定するために使用できるか? --頭頸部癌に対する陽子線量予測への応用
• Authors: Margerie Huet-Dastarac, Dan Nguyen, Steve Jiang, John Lee, Ana Barragan Montero
• Abstract要約: 本稿では,別の直接不確実性推定法を提案し,それを回帰U-Netアーキテクチャに適用する。 本手法は頭頸部癌患者に対する陽子線量予測に応用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8343441027226364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating the uncertainty of deep learning models in a reliable and efficient way has remained an open problem, where many different solutions have been proposed in the literature. Most common methods are based on Bayesian approximations, like Monte Carlo dropout (MCDO) or Deep ensembling (DE), but they have a high inference time (i.e. require multiple inference passes) and might not work for out-of-distribution detection (OOD) data (i.e. similar uncertainty for in-distribution (ID) and OOD). In safety critical environments, like medical applications, accurate and fast uncertainty estimation methods, able to detect OOD data, are crucial, since wrong predictions can jeopardize patients safety. In this study, we present an alternative direct uncertainty estimation method and apply it for a regression U-Net architecture. The method consists in the addition of a branch from the bottleneck which reconstructs the input. The input reconstruction error can be used as a surrogate of the model uncertainty. For the proof-of-concept, our method is applied to proton therapy dose prediction in head and neck cancer patients. Accuracy, time-gain, and OOD detection are analyzed for our method in this particular application and compared with the popular MCDO and DE. The input reconstruction method showed a higher Pearson correlation coefficient with the prediction error (0.620) than DE and MCDO (between 0.447 and 0.612). Moreover, our method allows an easier identification of OOD (Z-score of 34.05). It estimates the uncertainty simultaneously to the regression task, therefore requires less time or computational resources.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルの不確実性を信頼性と効率的な方法で推定することは、文献で多くの異なる解が提案されているオープンな問題のままである。 ほとんどの一般的な方法は、モンテカルロ・ドロップアウト (MCDO) やディープ・アンサンブル (DE) のようなベイズ近似に基づいているが、高い推論時間(つまり、複数の推論パスを必要とする)を持ち、アウト・オブ・ディストリビューション検出 (OOD) データ(すなわち、イン・ディストリビューション (ID) と OOD に類似した不確実性)では機能しない。 医療アプリケーションのような安全上重要な環境では、誤った予測が患者の安全性を脅かす可能性があるため、正確な不確実性推定手法が重要である。 本研究では,代替の直接不確実性推定法を提案し,回帰型u-netアーキテクチャに適用する。 この方法は、入力を再構築するボトルネックから分岐を追加することで構成される。 入力再構成誤差はモデルの不確かさのサロゲートとして使用できる。 概念実証のために, 頭頸部癌患者の陽子治療線量予測に適用した。 本手法の精度,時間ゲイン,OOD検出を本手法で解析し,一般的なMCDOやDEと比較した。 入力再構成法ではDとMCDO(0.447と0.612の間)よりも予測誤差(0.620)の高いピアソン相関係数を示した。 また,OOD(Zスコア34.05)の同定も容易である。 回帰タスクと同時に不確実性を推定するので、時間や計算資源は少なくなります。

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