Fugu-MT 論文翻訳(概要): Strategies to Improve Real-World Applicability of Laparoscopic Anatomy Segmentation Models

論文の概要: Strategies to Improve Real-World Applicability of Laparoscopic Anatomy Segmentation Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17192v1
Date: Mon, 25 Mar 2024 21:08:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-27 19:26:23.259868
Title: Strategies to Improve Real-World Applicability of Laparoscopic Anatomy Segmentation Models
Title（参考訳）: 腹腔鏡解剖分類モデルの現実的適用性向上のための方策
Authors: Fiona R. Kolbinger, Jiangpeng He, Jinge Ma, Fengqing Zhu,
Abstract要約: 腹腔鏡下手術データにおける画像分割モデルの現実的適用性向上戦略を提案する。我々は,8つのセグメンテーション指標に対する,クラス特性(臓器の大きさの違い),トレーニングとテストデータ構成(正および負の例の表現),モデリングパラメータ(前景と背景のクラス重量)の影響を分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8726432208129555
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Accurate identification and localization of anatomical structures of varying size and appearance in laparoscopic imaging are necessary to leverage the potential of computer vision techniques for surgical decision support. Segmentation performance of such models is traditionally reported using metrics of overlap such as IoU. However, imbalanced and unrealistic representation of classes in the training data and suboptimal selection of reported metrics have the potential to skew nominal segmentation performance and thereby ultimately limit clinical translation. In this work, we systematically analyze the impact of class characteristics (i.e., organ size differences), training and test data composition (i.e., representation of positive and negative examples), and modeling parameters (i.e., foreground-to-background class weight) on eight segmentation metrics: accuracy, precision, recall, IoU, F1 score, specificity, Hausdorff Distance, and Average Symmetric Surface Distance. Based on our findings, we propose two simple yet effective strategies to improve real-world applicability of image segmentation models in laparoscopic surgical data: (1) inclusion of negative examples in the training process and (2) adaptation of foreground-background weights in segmentation models to maximize model performance with respect to specific metrics of interest, depending on the clinical use case.
Abstract（参考訳）: 腹腔鏡下画像診断における解剖学的構造の正確な同定と局所化は,外科的意思決定支援のためのコンピュータビジョン技術の可能性を活用するために必要である。このようなモデルのセグメンテーション性能は、伝統的にIoUのような重なり合いのメトリクスを用いて報告されている。しかし、トレーニングデータにおけるクラスの不均衡と非現実的な表現、および報告された指標の最適選択は、名目分割性能を損なう可能性があり、最終的に臨床翻訳を制限することができる。本研究では,8つのセグメンテーション指標(精度,精度,リコール,IoU,F1スコア,特異性,ハウスドルフ距離,平均対称表面距離)に対して,クラス特性(臓器の大きさの違いなど),トレーニングおよびテストデータ組成(正および負の例の表現),モデリングパラメータ(前景と背景のクラス重量)の影響を系統的に分析する。本研究は, 腹腔鏡下手術データにおける画像分割モデルの現実的適用性を改善するための, 単純かつ効果的な2つの方法を提案する。

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