論文の概要: Metric-guided Image Reconstruction Bounds via Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15274v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 17:59:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-24 13:03:00.229981
• Title: Metric-guided Image Reconstruction Bounds via Conformal Prediction
• Title（参考訳）: 等角的予測による距離誘導画像再構成境界
• Authors: Matt Y Cheung, Tucker J Netherton, Laurence E Court, Ashok Veeraraghavan, Guha Balakrishnan,
• Abstract要約: 本稿では,下流の指標の予測間隔に基づいて,コンフォメーション予測を利用して上/下境界と統計的インレーヤ/アウトレーヤを検索する手法を提案する。 本手法を下流放射線治療計画のためのスパースビューCTに応用し, 1) 従来の画素幅境界では適用できないが, 2) 計量誘導法と画素幅法とでは, 上/下境界の解剖学的差異が認められていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.252204163950964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in machine learning have led to novel imaging systems and algorithms that address ill-posed problems. Assessing their trustworthiness and understanding how to deploy them safely at test time remains an important and open problem. We propose a method that leverages conformal prediction to retrieve upper/lower bounds and statistical inliers/outliers of reconstructions based on the prediction intervals of downstream metrics. We apply our method to sparse-view CT for downstream radiotherapy planning and show 1) that metric-guided bounds have valid coverage for downstream metrics while conventional pixel-wise bounds do not and 2) anatomical differences of upper/lower bounds between metric-guided and pixel-wise methods. Our work paves the way for more meaningful reconstruction bounds. Code available at https://github.com/matthewyccheung/conformal-metric
• Abstract（参考訳）: 機械学習の最近の進歩は、不適切な問題に対処する新しいイメージングシステムやアルゴリズムに繋がった。 信頼性を評価し、テスト時に安全にデプロイする方法を理解することは、依然として重要かつオープンな問題です。 本稿では,下流の指標の予測間隔に基づいて,コンフォメーション予測を利用して上/下境界と統計的インレーヤ/アウトレーヤを検索する手法を提案する。 下流放射線治療計画のためのスパース・ビューCTへの本手法の適用と表示 1) 測度誘導境界が下流の測度に対して有効なカバレッジを持つのに対して、従来の画素単位境界はそうでない。 2) 距離誘導法と画素ワイド法における上/下境界の解剖学的差異について検討した。 我々の仕事は、より意味のある再建の道を開く。 https://github.com/matthewyccheung/conformal-metricで利用可能なコード

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