論文の概要: Metrics Revolutions: Groundbreaking Insights into the Implementation of Metrics for Biomedical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02630v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 16:14:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 02:02:21.101470
• Title: Metrics Revolutions: Groundbreaking Insights into the Implementation of Metrics for Biomedical Image Segmentation
• Title（参考訳）: メトリックス革命 : 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メトリックス実装の画期的展望
• Authors: Gašper Podobnik, Tomaž Vrtovec,
• Abstract要約: 距離ベースのメトリクスのための11のオープンソースツールと、高精度なメッシュベースのリファレンス実装を比較します。 その結果、すべてのオープンソースツールで統計的に有意な違いがあることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The evaluation of segmentation performance is a common task in biomedical image analysis, with its importance emphasized in the recently released metrics selection guidelines and computing frameworks. To quantitatively evaluate the alignment of two segmentations, researchers commonly resort to counting metrics, such as the Dice similarity coefficient, or distance-based metrics, such as the Hausdorff distance, which are usually computed by publicly available open-source tools with an inherent assumption that these tools provide consistent results. In this study we questioned this assumption, and performed a systematic implementation analysis along with quantitative experiments on real-world clinical data to compare 11 open-source tools for distance-based metrics computation against our highly accurate mesh-based reference implementation. The results revealed that statistically significant differences among all open-source tools are both surprising and concerning, since they question the validity of existing studies. Besides identifying the main sources of variation, we also provide recommendations for distance-based metrics computation.
• Abstract（参考訳）: セグメンテーション性能の評価は、バイオメディカル画像解析において一般的な課題であり、最近リリースされたメトリクス選択ガイドラインや計算フレームワークにおいてその重要性が強調されている。 2つのセグメンテーションのアライメントを定量的に評価するために、研究者は通常、Dice類似度係数やHausdorff 距離のような距離に基づくメトリクスを数えることに頼っている。 本研究では,この仮定を疑問視し,実際の臨床データに関する定量的実験とともに体系的な実装分析を行い,高精度なメッシュベースの参照実装に対して,距離ベースのメトリクス計算を行う11のオープンソースツールを比較した。 その結果、既存の研究の妥当性を疑問視するため、すべてのオープンソースツール間の統計的に有意な違いは驚きと関係があることがわかった。 変動の主源の特定に加えて,距離に基づくメトリクス計算の推奨も提供する。

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