論文の概要: Conformal In-Context Reverse Classification Accuracy: Efficient Estimation of Segmentation Quality with Statistical Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04522v3
• Date: Mon, 22 Sep 2025 15:51:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 14:36:44.866239
• Title: Conformal In-Context Reverse Classification Accuracy: Efficient Estimation of Segmentation Quality with Statistical Guarantees
• Title（参考訳）: コンフォーマルな逆分類精度:統計的保証者によるセグメンテーション品質の効率的な推定
• Authors: Matias Cosarinsky, Ramiro Billot, Lucas Mansilla, Gabriel Jimenez, Nicolas Gaggión, Guanghui Fu, Tom Tirer, Enzo Ferrante,
• Abstract要約: 本研究では,セグメント化品質を自動的に推定する新しい手法であるConformal In-Context RCAを紹介する。 RCAは、これらの予測に基づいてセグメンタをトレーニングし、既存の注釈付き画像と比較することで、未知のサンプルに対する新しい予測の品質を推定する。 コンフォーマルRCAは、真のスコアがユーザ特定確率で推定区間内にあるという統計的保証を提供するセグメンテーション品質の予測区間を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.049963477485031
• 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. Reverse Classification Accuracy (RCA) is an approach that estimates the quality of new predictions on unseen samples by training a segmenter on those predictions, and then evaluating it against existing annotated images. In this work, we introduce Conformal In-Context RCA, a novel method for automatically estimating segmentation quality with statistical guarantees in the absence of ground-truth annotations, which consists of two main innovations. First, In-Context RCA, which leverages recent in-context learning models for image segmentation and incorporates retrieval-augmentation techniques to select the most relevant reference images. This approach enables efficient quality estimation with minimal reference data while avoiding the need of training additional models. Second, we introduce Conformal RCA, which extends both the original RCA framework and In-Context RCA to go beyond point estimation. Using tools from split conformal prediction, Conformal RCA produces prediction intervals for segmentation quality providing statistical guarantees that the true score lies within the estimated interval with a user-specified probability. Validated across 10 different medical imaging tasks in various organs and modalities, our methods demonstrate 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/Conformal-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。 逆分類精度 (Reverse Classification Accuracy, RCA) は、これらの予測に対してセグメンタを訓練し、既存の注釈付き画像と比較することにより、未知のサンプルに対する新しい予測の品質を推定するアプローチである。 本研究では,2つの主要な革新から成り立つ接地構文アノテーションが存在しない場合に,セグメント化品質を自動的に推定する新しい手法であるConformal In-Context RCAを紹介する。 まず、In-Context RCAは、画像セグメンテーションに最近の文脈内学習モデルを活用し、最も関連性の高い参照画像を選択するために検索強化手法を取り入れている。 このアプローチは、追加モデルのトレーニングを回避しながら、最小限の参照データによる効率的な品質推定を可能にする。 次に,従来のRCAフレームワークとIn-Context RCAの両方を拡張したConformal RCAを導入する。 分割共形予測のツールを用いて、Conformal RCAは、真のスコアがユーザ特定確率で推定間隔内にあるという統計的保証を提供するセグメンテーション品質の予測間隔を生成する。 様々な臓器やモダリティにおいて10種類の医療画像タスクにまたがって検証し, 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, 堅牢なパフォーマンスと計算効率を示す。 コードはhttps://github.com/mcosarinsky/Conformal-In-Context-RCAで公開されている。

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