論文の概要: Segmentation Quality and Volumetric Accuracy in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17742v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 00:49:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 19:30:48.525451
• Title: Segmentation Quality and Volumetric Accuracy in Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用画像におけるセグメンテーション品質とボリューム精度
• Authors: Zheyuan Zhang, Ulas Bagci,
• Abstract要約: 現在の医療画像のセグメンテーションは、デファクト標準として領域ベース(Dice, F1スコア)と境界ベース(ハウスドルフ距離、表面距離)のメトリクスに依存している。 これらの指標は広く使用されているが、特にボリューム合意に関する統一的な解釈は欠如している。 本稿では,相対体積予測誤差(vpe)を用いて,セグメンテーションタスクから導出される体積予測の精度を直接評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9426448361599084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current medical image segmentation relies on the region-based (Dice, F1-score) and boundary-based (Hausdorff distance, surface distance) metrics as the de-facto standard. While these metrics are widely used, they lack a unified interpretation, particularly regarding volume agreement. Clinicians often lack clear benchmarks to gauge the "goodness" of segmentation results based on these metrics. Recognizing the clinical relevance of volumetry, we utilize relative volume prediction error (vpe) to directly assess the accuracy of volume predictions derived from segmentation tasks. Our work integrates theoretical analysis and empirical validation across diverse datasets. We delve into the often-ambiguous relationship between segmentation quality (measured by Dice) and volumetric accuracy in clinical practice. Our findings highlight the critical role of incorporating volumetric prediction accuracy into segmentation evaluation. This approach empowers clinicians with a more nuanced understanding of segmentation performance, ultimately improving the interpretation and utility of these metrics in real-world healthcare settings.
• Abstract（参考訳）: 現在の医療画像のセグメンテーションは、デファクト標準として領域ベース(Dice, F1スコア)と境界ベース(ハウスドルフ距離、表面距離)のメトリクスに依存している。 これらの指標は広く使用されているが、特にボリューム合意に関する統一的な解釈は欠如している。 臨床医はしばしば、これらの指標に基づいてセグメンテーション結果の「良さ」を評価するための明確なベンチマークを欠いている。 ボリュームトライの臨床的関連性を認識し,相対ボリューム予測誤差(vpe)を用いて,セグメンテーションタスクから導出されるボリューム予測の精度を直接評価する。 我々の研究は、様々なデータセットにまたがる理論的分析と経験的検証を統合している。 臨床実習におけるセグメンテーション品質(Dice測定)と容積精度の関係について検討した。 本研究は,容積予測精度をセグメンテーション評価に組み込むことが重要であることを示す。 このアプローチは、セグメンテーションのパフォーマンスをより微妙に理解し、最終的にこれらのメトリクスの解釈と実用性を現実世界の医療環境で改善する。

関連論文リスト

• Strategies to Improve Real-World Applicability of Laparoscopic Anatomy Segmentation Models [6.8726432208129555]
  本研究では,8つのセグメンテーション指標に対するクラス特性,トレーニング,テストデータ構成,およびモデルパラメータの影響を系統的に分析する。 本研究は, 外科的データ科学におけるデータバイアスを考慮に入れた2つの調整を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T21:08:26Z)
• Semantic Textual Similarity Assessment in Chest X-ray Reports Using a Domain-Specific Cosine-Based Metric [1.7802147489386628]
  本稿では,生成医療報告と基礎的真実とのセマンティックな類似性を評価するための新しいアプローチを提案する。 本手法の有効性を検証し,医学的文脈におけるドメイン固有の意味的類似性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T07:48:25Z)
• PULASki: Learning inter-rater variability using statistical distances to improve probabilistic segmentation [36.136619420474766]
  本稿では,専門家アノテーションの変動を正確に捉え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PULASkiを提案する。 提案手法では,条件付き変分オートエンコーダ構造における統計的距離に基づいて,損失関数を改良した。 また,本手法は多ラベルセグメンテーションタスクにも適用可能であり,血行動態モデリングなどの下流タスクにも有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-25T10:31:22Z)
• Self-Verification Improves Few-Shot Clinical Information Extraction [73.6905567014859]
  大規模言語モデル (LLMs) は、数発のテキスト内学習を通じて臨床キュレーションを加速する可能性を示している。 正確性や解釈可能性に関する問題、特に健康のようなミッションクリティカルな領域ではまだ苦戦している。 本稿では,自己検証を用いた汎用的な緩和フレームワークについて検討する。このフレームワークはLLMを利用して,自己抽出のための証明を提供し,その出力をチェックする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T22:05:11Z)
• Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A Variance-Reduction Perspective [51.70661197256033]
  医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。 まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。 5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T13:50:25Z)
• Towards Reliable Medical Image Segmentation by utilizing Evidential Calibrated Uncertainty [52.03490691733464]
  本稿では,医療画像セグメンテーションネットワークにシームレスに統合可能な,実装が容易な基礎モデルであるDEviSを紹介する。 主観的論理理論を利用して、医用画像分割の問題に対する確率と不確実性を明示的にモデル化する。 DeviSには不確実性を考慮したフィルタリングモジュールが組み込まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-01T05:02:46Z)
• Theoretical analysis and experimental validation of volume bias of soft Dice optimized segmentation maps in the context of inherent uncertainty [6.692460499366963]
  最近のセグメンテーション法では、学習段階における損失関数の一部として、ソフトディースのような微分可能な代理計量を用いる。 まず、ボリューム推定を、潜在的に本質的に不確実または曖昧なセグメンテーションから導出する方法を簡潔に説明する。 ソフトなDice最適化は、Diceスコアやその他の測定値に対して改善された性能をもたらすが、本質的な不確実性の高いタスクに対してボリュームバイアスをもたらす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-08T11:04:52Z)
• USE-Evaluator: Performance Metrics for Medical Image Segmentation Models with Uncertain, Small or Empty Reference Annotations [5.672489398972326]
  症例の分布と公的なデータセットにおけるセグメンテーション作業の難易度との間には,臨床実践と比較してミスマッチがある。 一般的な指標は、特に臨床データセットにおいて、このミスマッチの影響を測ることに失敗する。 医用画像のセグメンテーションにおける基準アノテーションの不確かさ,小ささ,空さが指標の価値に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T20:40:02Z)
• MS Lesion Segmentation: Revisiting Weighting Mechanisms for Federated Learning [92.91544082745196]
  フェデレートラーニング(FL)は医用画像解析に広く用いられている。 FLのパフォーマンスは、多発性硬化症(MS)病変セグメンテーションタスクに制限される。 2つの効果的な再重み付け機構によるFLMS病変分割フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-03T14:06:03Z)
• Inconsistency-aware Uncertainty Estimation for Semi-supervised Medical Image Segmentation [92.9634065964963]
  我々は、不確実性推定と個別の自己学習戦略に基づいて、新しい半教師付きセグメンテーションモデル、すなわち保守的ラディカルネットワーク(CoraNet)を提案する。 現在の技術と比較すると、ColaNetは優れたパフォーマンスを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-17T08:49:33Z)
• Systematic Clinical Evaluation of A Deep Learning Method for Medical Image Segmentation: Radiosurgery Application [48.89674088331313]
  3次元医用画像分割作業において,Deep Learning (DL) 手法を体系的に評価した。 本手法は放射線外科治療プロセスに統合され,臨床ワークフローに直接影響を及ぼす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-21T16:15:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。