論文の概要: RIDGE: Reproducibility, Integrity, Dependability, Generalizability, and
Efficiency Assessment of Medical Image Segmentation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08847v1
- Date: Tue, 16 Jan 2024 21:45:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 17:51:07.617192
- Title: RIDGE: Reproducibility, Integrity, Dependability, Generalizability, and
Efficiency Assessment of Medical Image Segmentation Models
- Title（参考訳）: RIDGE:医療画像分割モデルの再現性、統合性、依存性、一般化性および効率評価
- Authors: Farhad Maleki, Linda Moy, Reza Forghani, Tapotosh Ghosh, Katie Ovens,
Steve Langer, Pouria Rouzrokh, Bardia Khosravi, Ali Ganjizadeh, Daniel
Warren, Roxana Daneshjou, Mana Moassefi, Atlas Haddadi Avval, Susan Sotardi,
Neil Tenenholtz, Felipe Kitamura, Timothy Kline
- Abstract要約: 本稿では, 深層学習に基づく医用画像分割モデルの再現性, 統合性, 依存性, 一般化性, 効率性を評価するための RIDGE チェックリストを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4936189548023104
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning techniques, despite their potential, often suffer from a lack
of reproducibility and generalizability, impeding their clinical adoption.
Image segmentation is one of the critical tasks in medical image analysis, in
which one or several regions/volumes of interest should be annotated. This
paper introduces the RIDGE checklist, a framework for assessing the
Reproducibility, Integrity, Dependability, Generalizability, and Efficiency of
deep learning-based medical image segmentation models. The checklist serves as
a guide for researchers to enhance the quality and transparency of their work,
ensuring that segmentation models are not only scientifically sound but also
clinically relevant.
- Abstract（参考訳）: 深層学習技術は、その可能性にもかかわらず、しばしば再現性と一般化性の欠如に悩まされ、臨床導入を妨げる。
画像分割は医用画像解析における重要な課題の一つであり、1つまたは複数の領域/ボリュームに注釈を付けるべきである。
本稿では, 深層学習に基づく医用画像セグメンテーションモデルの再現性, 統合性, 依存性, 一般化性, 効率性を評価するためのフレームワークであるRIDGEチェックリストを紹介する。
チェックリストは、研究者が研究の質と透明性を高めるためのガイドとして機能し、セグメンテーションモデルが科学的に健全であるだけでなく、臨床的に関連があることを保証する。
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