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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17742v2
• Date: Tue, 14 May 2024 00:49:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 18:32:33.620843
• 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。

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