論文の概要: Pitfalls of topology-aware image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14619v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 08:11:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:33:42.229346
• Title: Pitfalls of topology-aware image segmentation
• Title（参考訳）: 位相認識画像セグメンテーションの落とし穴
• Authors: Alexander H. Berger, Laurin Lux, Alexander Weers, Martin Menten, Daniel Rueckert, Johannes C. Paetzold,
• Abstract要約: 我々は、不適切な接続選択、見過ごされたトポロジカルアーティファクト、評価指標の不適切な使用を含むモデル評価における致命的な落とし穴を同定する。 本稿では,トポロジを意識した医用画像分割手法の公正かつ堅牢な評価基準を確立するための,行動可能なレコメンデーションセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.19923502845441
• License:
• Abstract: Topological correctness, i.e., the preservation of structural integrity and specific characteristics of shape, is a fundamental requirement for medical imaging tasks, such as neuron or vessel segmentation. Despite the recent surge in topology-aware methods addressing this challenge, their real-world applicability is hindered by flawed benchmarking practices. In this paper, we identify critical pitfalls in model evaluation that include inadequate connectivity choices, overlooked topological artifacts in ground truth annotations, and inappropriate use of evaluation metrics. Through detailed empirical analysis, we uncover these issues' profound impact on the evaluation and ranking of segmentation methods. Drawing from our findings, we propose a set of actionable recommendations to establish fair and robust evaluation standards for topology-aware medical image segmentation methods.
• Abstract（参考訳）: トポロジカルな正しさ、すなわち構造的整合性の保存と形状の特異性は、ニューロンや血管セグメンテーションなどの医療画像処理の基本的な要件である。 この課題に対処するトポロジ対応メソッドの最近の増加にもかかわらず、実際の適用性は、欠陥のあるベンチマークプラクティスによって妨げられている。 本稿では,不適切な接続選択,地中真理アノテーションにおける見過ごされたトポロジカルアーティファクト,評価指標の不適切な使用を含むモデル評価における致命的な落とし穴を同定する。 詳細な実証分析を通して,これらの課題がセグメンテーション手法の評価とランキングに与える影響を明らかにする。 そこで本研究では, トポロジを意識した医用画像分割手法の公正かつ堅牢な評価基準を確立するための, 実用的な勧告セットを提案する。

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