論文の概要: PULASki: Learning inter-rater variability using statistical distances to improve probabilistic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15686v2
• Date: Tue, 18 Mar 2025 16:50:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:13:38.888910
• Title: PULASki: Learning inter-rater variability using statistical distances to improve probabilistic segmentation
• Title（参考訳）: PULASki:確率的セグメンテーションを改善するための統計的距離を用いた層間変動の学習
• Authors: Soumick Chatterjee, Franziska Gaidzik, Alessandro Sciarra, Hendrik Mattern, Gábor Janiga, Oliver Speck, Andreas Nürnberger, Sahani Pathiraja,
• Abstract要約: 本研究は,バイオメディカルイメージセグメンテーションのための計算効率の良い生成ツールとしてのPULASki法を提案する。 専門家のアノテーションでは、小さなデータセットであっても、変数をキャプチャする。 また,3次元パッチと従来の2次元スライスを用いた複雑なジオメトリーの計算可能セグメンテーションについて比較検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.34932609930401
• License:
• Abstract: In the domain of medical imaging, many supervised learning based methods for segmentation face several challenges such as high variability in annotations from multiple experts, paucity of labelled data and class imbalanced datasets. These issues may result in segmentations that lack the requisite precision for clinical analysis and can be misleadingly overconfident without associated uncertainty quantification. This work proposes the PULASki method as a computationally efficient generative tool for biomedical image segmentation that accurately captures variability in expert annotations, even in small datasets. This approach makes use of an improved loss function based on statistical distances in a conditional variational autoencoder structure (Probabilistic UNet), which improves learning of the conditional decoder compared to the standard cross-entropy particularly in class imbalanced problems. The proposed method was analysed for two structurally different segmentation tasks (intracranial vessel and multiple sclerosis (MS) lesion) and compare our results to four well-established baselines in terms of quantitative metrics and qualitative output. These experiments involve class-imbalanced datasets characterised by challenging features, including suboptimal signal-to-noise ratios and high ambiguity. Empirical results demonstrate the PULASKi method outperforms all baselines at the 5\% significance level. Our experiments are also of the first to present a comparative study of the computationally feasible segmentation of complex geometries using 3D patches and the traditional use of 2D slices. The generated segmentations are shown to be much more anatomically plausible than in the 2D case, particularly for the vessel task.
• Abstract（参考訳）: 医用画像の分野では、多くの教師あり学習に基づくセグメンテーションの手法は、複数の専門家のアノテーションにおける高い可変性、ラベル付きデータのパーキュリティ、クラス不均衡データセットなど、いくつかの課題に直面している。 これらの問題は、臨床分析に必要な精度が欠如し、関連する不確実性の定量化なしに誤解を招く可能性があるセグメンテーションをもたらす可能性がある。 本研究は,小データセットであっても,専門家アノテーションの変動を正確に把握するバイオメディカルイメージセグメンテーションのための計算効率の良い生成ツールとしてのPULASki法を提案する。 この手法では, 条件付き変分オートエンコーダ構造(確率的UNet)における統計的距離に基づく損失関数の改善により, 特にクラス不均衡問題における標準クロスエントロピーと比較して条件付きデコーダの学習を改善する。 提案手法は,2つの構造的に異なるセグメンテーションタスク(頭蓋内血管と多発性硬化症(MS)病変)について解析し,定量値と定性出力の点から4つの確立されたベースラインと比較した。 これらの実験は、準最適信号対雑音比や高いあいまいさなど、困難な特徴によって特徴づけられるクラス不均衡データセットを含む。 PULASKi法は, 5 %の有意値ですべての基線を上回り, PULASKi法を実証した。 また,3次元パッチと従来の2次元スライスを用いた複雑な地形の計算可能セグメンテーションについて比較検討した。 生成されたセグメンテーションは、特に血管作業において、2Dの場合よりもずっと解剖学的に妥当であることが示されている。

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