論文の概要: Uncertainty Quantified Deep Learning and Regression Analysis Framework for Image Segmentation of Skin Cancer Lesions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20007v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 04:06:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:04:48.193123
• Title: Uncertainty Quantified Deep Learning and Regression Analysis Framework for Image Segmentation of Skin Cancer Lesions
• Title（参考訳）: 皮膚癌病変の画像分割のための不確かさの定量化と回帰分析フレームワーク
• Authors: Elhoucine Elfatimi, Pratik Shah,
• Abstract要約: 深層学習モデル(DLM)は、しばしば医療画像から正確な腫瘍の分類と分類を行う。 DLMは、Dice係数やパフォーマンスへの自信などのイメージセグメンテーションメカニズムに対するフィードバックを欠いているが、現実の臨床環境では目に見えない画像を処理する場合、課題に直面している。 本研究は2つのDLMについて報告する。1つはスクラッチから訓練し、もう1つは転写学習に基づいて、モンテカルロのドロップアウトまたはベイズ・バイ・バックプロップ不確かさを、一般に公開されているThe International Skin Imaging Collaboration-19 dermoscopy image databaseから推定する。
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• Abstract: Deep learning models (DLMs) frequently achieve accurate segmentation and classification of tumors from medical images. However, DLMs lacking feedback on their image segmentation mechanisms, such as Dice coefficients and confidence in their performance, face challenges when processing previously unseen images in real-world clinical settings. Uncertainty estimates to identify DLM predictions at the cellular or single-pixel level that require clinician review can enhance trust. However, their deployment requires significant computational resources. This study reports two DLMs, one trained from scratch and another based on transfer learning, with Monte Carlo dropout or Bayes-by-backprop uncertainty estimations to segment lesions from the publicly available The International Skin Imaging Collaboration-19 dermoscopy image database with cancerous lesions. A novel approach to compute pixel-by-pixel uncertainty estimations of DLM segmentation performance in multiple clinical regions from a single dermoscopy image with corresponding Dice scores is reported for the first time. Image-level uncertainty maps demonstrated correspondence between imperfect DLM segmentation and high uncertainty levels in specific skin tissue regions, with or without lesions. Four new linear regression models that can predict the Dice performance of DLM segmentation using constants and uncertainty measures, either individually or in combination from lesions, tissue structures, and non-tissue pixel regions critical for clinical diagnosis and prognostication in skin images (Spearman's correlation, p < 0.05), are reported for the first time for low-compute uncertainty estimation workflows.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデル(DLM)は、しばしば医療画像から正確な腫瘍の分類と分類を行う。 しかし、DLMはDice係数や性能への信頼といったイメージセグメンテーションのメカニズムに対するフィードバックを欠いているため、現実の臨床環境では目に見えない画像を処理する場合の課題に直面している。 不確実性推定では、臨床検査を必要とする細胞レベルまたは単ピクセルレベルでDLM予測を特定することで、信頼を高めることができる。 しかし、それらの展開にはかなりの計算資源が必要である。 本研究は2つのDLMについて報告する。1つはスクラッチから訓練し、もう1つは転写学習に基づいて、モンテカルロのドロップアウトまたはベイズ・バイ・バックプロップ不確かさを、一般に公開されているThe International Skin Imaging Collaboration-19 dermoscopy image databaseから推定する。 複数の臨床領域におけるDLMセグメンテーション性能のピクセル・バイ・ピクセル不確実性推定をDiceスコアが対応する単一皮膚内視鏡画像から計算するための新しい手法を報告した。 画像レベルの不確実性マップは、病変の有無にかかわらず、特定の皮膚組織領域における不完全なDLMセグメンテーションと高い不確実性レベルとの対応を示した。 皮膚画像における臨床診断および予後に重要な病変, 組織構造, および非腫瘍領域(Spearman's correlation, p < 0.05)から, DLMセグメンテーションにおけるDLMセグメンテーションのDice性能を, 個別に又は組み合わせて予測できる4つの新しい線形回帰モデル(Spearman's correlation, p < 0.05)を報告した。

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