Fugu-MT 論文翻訳(概要): Navigating Uncertainty in Medical Image Segmentation

論文の概要: Navigating Uncertainty in Medical Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16367v1
Date: Tue, 23 Jul 2024 10:21:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 17:36:04.716178
Title: Navigating Uncertainty in Medical Image Segmentation
Title（参考訳）: 医用画像セグメンテーションにおけるナビゲーションの不確かさ
Authors: Kilian Zepf, Jes Frellsen, Aasa Feragen,
Abstract要約: 医用画像における不確実なセグメンテーション手法の選択と評価に対処する。前立腺分節化(prestate segmentation)という2つのケーススタディを提示し、最小限のアノテータ変動に対して単純な決定論的モデルでは十分であることを示した。その結果,不確実なセグメンテーションモデルを正確に選択し,開発するためのガイドラインが導かれた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.12913475818328
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We address the selection and evaluation of uncertain segmentation methods in medical imaging and present two case studies: prostate segmentation, illustrating that for minimal annotator variation simple deterministic models can suffice, and lung lesion segmentation, highlighting the limitations of the Generalized Energy Distance (GED) in model selection. Our findings lead to guidelines for accurately choosing and developing uncertain segmentation models, that integrate aleatoric and epistemic components. These guidelines are designed to aid researchers and practitioners in better developing, selecting, and evaluating uncertain segmentation methods, thereby facilitating enhanced adoption and effective application of segmentation uncertainty in practice.
Abstract（参考訳）: 医用画像における不確実なセグメンテーション法の選択と評価に対処し,本研究は前立腺のセグメンテーションと肺病変セグメンテーションの2つのケーススタディである。本研究は, 動脈およびてんかんの成分を組み込んだ不確実なセグメンテーションモデルを正確に選択し, 開発するためのガイドラインを導いた。これらのガイドラインは、研究者や実践者が不確実なセグメンテーション手法を開発し、選択し、評価することを支援するために設計されており、これにより、実際にセグメンテーションの不確実性の採用と効果的な適用が促進される。

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