論文の概要: In-Context Reverse Classification Accuracy: Efficient Estimation of Segmentation Quality without Ground-Truth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04522v2
• Date: Mon, 08 Sep 2025 13:31:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:02.946653
• Title: In-Context Reverse Classification Accuracy: Efficient Estimation of Segmentation Quality without Ground-Truth
• Title（参考訳）: 文脈逆分類精度:グラウンドトルースのないセグメンテーション品質の効率的な推定法
• Authors: Matias Cosarinsky, Ramiro Billot, Lucas Mansilla, Gabriel Jimenez, Nicolas Gaggión, Guanghui Fu, Enzo Ferrante,
• Abstract要約: 本稿では,セグメント化品質を自動的に推定する新しいフレームワークであるIn-Context Reverse Classification Accuracy(In-Context RCA)を紹介する。 提案手法により,最小限の参照データによる効率的な品質推定が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3511474149716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Assessing the quality of automatic image segmentation is crucial in clinical practice, but often very challenging due to the limited availability of ground truth annotations. In this paper, we introduce In-Context Reverse Classification Accuracy (In-Context RCA), a novel framework for automatically estimating segmentation quality in the absence of ground-truth annotations. By leveraging recent in-context learning segmentation models and incorporating retrieval-augmentation techniques to select the most relevant reference images, our approach enables efficient quality estimation with minimal reference data. Validated across diverse medical imaging modalities, our method demonstrates robust performance and computational efficiency, offering a promising solution for automated quality control in clinical workflows, where fast and reliable segmentation assessment is essential. The code is available at https://github.com/mcosarinsky/In-Context-RCA.
• Abstract（参考訳）: 自動画像分割の質を評価することは、臨床実践において重要であるが、地上の真実の注釈が不足しているため、しばしば非常に困難である。 In-Context Reverse Classification Accuracy (In-Context RCA) は, 接地トルースアノテーションがない場合に, セグメンテーション品質を自動的に推定する新しいフレームワークである。 近年の文脈内学習セグメンテーションモデルを活用し,検索拡張手法を応用して最も関連性の高い参照画像を選択することにより,最小限の参照データを用いた効率的な品質推定が可能となった。 本手法は,多種多様な医用画像モダリティにまたがって,堅牢なパフォーマンスと計算効率を示し,高速かつ信頼性の高いセグメンテーションアセスメントが不可欠である臨床ワークフローにおいて,自動品質管理のための有望なソリューションを提供する。 コードはhttps://github.com/mcosarinsky/In-Context-RCAで公開されている。

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