論文の概要: Metric-Guided Conformal Bounds for Probabilistic Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15274v3
• Date: Tue, 04 Mar 2025 04:07:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 18:50:36.803035
• Title: Metric-Guided Conformal Bounds for Probabilistic Image Reconstruction
• Title（参考訳）: 確率的画像再構成のためのメトリガイド付きコンフォーマル境界
• Authors: Matt Y Cheung, Tucker J Netherton, Laurence E Court, Ashok Veeraraghavan, Guha Balakrishnan,
• Abstract要約: そこで我々は,ブラックボックス画像再構成アルゴリズムのクレームに有効な予測境界を計算するためのフレームワークを提案する。 本稿では,従来の画素ベースのバウンディング手法よりも意味論的解釈の優れたバウンダリを生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.252204163950964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern deep learning reconstruction algorithms generate impressively realistic scans from sparse inputs, but can often produce significant inaccuracies. This makes it difficult to provide statistically guaranteed claims about the true state of a subject from scans reconstructed by these algorithms. In this study, we propose a framework for computing provably valid prediction bounds on claims derived from probabilistic black-box image reconstruction algorithms. The key insights behind our framework are to represent reconstructed scans with a derived clinical metric of interest, and to calibrate bounds on the ground truth metric with conformal prediction (CP) using a prior calibration dataset. These bounds convey interpretable feedback about the subject's state, and can also be used to retrieve nearest-neighbor reconstructed scans for visual inspection. We demonstrate the utility of this framework on sparse-view computed tomography (CT) for fat mass quantification and radiotherapy planning tasks. Results show that our framework produces bounds with better semantical interpretation than conventional pixel-based bounding approaches. Furthermore, we can flag dangerous outlier reconstructions that look plausible but have statistically unlikely metric values.
• Abstract（参考訳）: 現代のディープラーニング再構成アルゴリズムは、スパース入力から驚くほどリアルなスキャンを生成するが、しばしば重大な不正確な結果をもたらす。 これにより、これらのアルゴリズムによって再構成されたスキャンから被検体の真の状態に関する統計的に保証された主張を提供することが困難になる。 本研究では,確率的ブラックボックス画像再構成アルゴリズムから導かれるクレームに有効な予測境界を計算するためのフレームワークを提案する。 我々のフレームワークの背景にある重要な洞察は、関心の導出された臨床指標を用いて再構成されたスキャンを表現し、事前のキャリブレーションデータセットを用いて、コンフォメーション予測(CP)を用いて、基底真理計量上の境界をキャリブレーションすることである。 これらの境界は、被検者の状態に関する解釈可能なフィードバックを伝達し、近くの隣のスキャンを検索して視覚検査に使用することもできる。 本稿では,脂肪量定量化と放射線治療計画におけるスパルス・ビュー・コンピュート・トモグラフィー(CT)の有用性を実証する。 その結果,従来の画素ベースのバウンディング手法よりも意味論的解釈が優れたバウンダリを生成することがわかった。 さらに、統計的に不可能なメトリック値を持つような危険な外れ値の復元をフラグできる。

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