論文の概要: Reliability of deep learning models for anatomical landmark detection: The role of inter-rater variability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17850v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 20:07:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:25:38.529107
• Title: Reliability of deep learning models for anatomical landmark detection: The role of inter-rater variability
• Title（参考訳）: 解剖学的ランドマーク検出のための深層学習モデルの信頼性:ラター間変動の役割
• Authors: Soorena Salari, Hassan Rivaz, Yiming Xiao,
• Abstract要約: 解剖学的ランドマーク検出のための深層学習モデルにおいて,様々なアノテーション融合戦略を考察した。 本研究は, レータ間変動, DLモデルの性能, 不確実性との重要な関連性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.64700310378485
• License:
• Abstract: Automated detection of anatomical landmarks plays a crucial role in many diagnostic and surgical applications. Progresses in deep learning (DL) methods have resulted in significant performance enhancement in tasks related to anatomical landmark detection. While current research focuses on accurately localizing these landmarks in medical scans, the importance of inter-rater annotation variability in building DL models is often overlooked. Understanding how inter-rater variability impacts the performance and reliability of the resulting DL algorithms, which are crucial for clinical deployment, can inform the improvement of training data construction and boost DL models' outcomes. In this paper, we conducted a thorough study of different annotation-fusion strategies to preserve inter-rater variability in DL models for anatomical landmark detection, aiming to boost the performance and reliability of the resulting algorithms. Additionally, we explored the characteristics and reliability of four metrics, including a novel Weighted Coordinate Variance metric to quantify landmark detection uncertainty/inter-rater variability. Our research highlights the crucial connection between inter-rater variability, DL-models performances, and uncertainty, revealing how different approaches for multi-rater landmark annotation fusion can influence these factors.
• Abstract（参考訳）: 解剖学的ランドマークの自動検出は多くの診断および外科的応用において重要な役割を担っている。 ディープラーニング(DL)法の進歩は、解剖学的ランドマーク検出に関連するタスクにおいて、大幅なパフォーマンス向上をもたらした。 医学スキャンにおけるこれらのランドマークの正確なローカライズに焦点が当てられているが、DLモデル構築におけるラター間アノテーションの多様性の重要性はしばしば見過ごされている。 臨床展開に欠かせないDLアルゴリズムの性能と信頼性に,相互変動がどのような影響を及ぼすかを理解することで,トレーニングデータ構築の改善とDLモデルの結果の向上を図ることができる。 本稿では,解剖学的ランドマーク検出のためのDLモデルにおいて,様々なアノテーション融合手法を網羅的に検討し,その結果のアルゴリズムの性能と信頼性を高めることを目的とした。 さらに,4つの指標の特徴と信頼性について検討した。 本研究は,多層ランドマークのアノテーション融合に対するアプローチの違いが,これらの要因にどのように影響するかを明らかにすることを目的として,レーダ間変動,DLモデルの性能,不確実性との間の重要な関係を明らかにする。

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