論文の概要: Beyond Segmentation: Confidence-Aware and Debiased Estimation of Ratio-based Biomarkers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19585v1
• Date: Mon, 26 May 2025 06:58:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.224436
• Title: Beyond Segmentation: Confidence-Aware and Debiased Estimation of Ratio-based Biomarkers
• Title（参考訳）: セグメンテーションを超えて: 信頼の意識と比率に基づくバイオマーカーの推定
• Authors: Jiameng Li, Teodora Popordanoska, Sebastian G. Gruber, Frederik Maes, Matthew B. Blaschko,
• Abstract要約: 比例ベースのバイオマーカーは、診断、予後、治療計画を支援するために臨床実践で広く用いられている。 既存の方法は点推定のみを提供し、不確実性の尺度を提供しない。 比率に基づくバイオマーカーを推定するための統一的なテキスト信頼認識フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.47001450005356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ratio-based biomarkers -- such as the proportion of necrotic tissue within a tumor -- are widely used in clinical practice to support diagnosis, prognosis and treatment planning. These biomarkers are typically estimated from soft segmentation outputs by computing region-wise ratios. Despite the high-stakes nature of clinical decision making, existing methods provide only point estimates, offering no measure of uncertainty. In this work, we propose a unified \textit{confidence-aware} framework for estimating ratio-based biomarkers. We conduct a systematic analysis of error propagation in the segmentation-to-biomarker pipeline and identify model miscalibration as the dominant source of uncertainty. To mitigate this, we incorporate a lightweight, post-hoc calibration module that can be applied using internal hospital data without retraining. We leverage a tunable parameter $Q$ to control the confidence level of the derived bounds, allowing adaptation towards clinical practice. Extensive experiments show that our method produces statistically sound confidence intervals, with tunable confidence levels, enabling more trustworthy application of predictive biomarkers in clinical workflows.
• Abstract（参考訳）: 腫瘍内の壊死組織の割合などの比率に基づくバイオマーカーは、診断、予後、治療計画を支援するために臨床実践で広く使用されている。 これらのバイオマーカーは、通常、領域ワイド比の計算によってソフトセグメンテーション出力から推定される。 臨床的な意思決定の質が高いにもかかわらず、既存の方法は点推定のみを提供し、不確実性の尺度を提供しない。 本研究では,比に基づくバイオマーカーを推定するための統合された「textit{confidence-aware}」フレームワークを提案する。 本研究では,セグメンテーション・バイオマーカーパイプラインにおける誤り伝播の系統的解析を行い,モデルの誤校正を不確実性の主要な原因とみなす。 これを緩和するために,病院内データを用いて再トレーニングすることなく適用できる軽量・ポストホックキャリブレーションモジュールを組み込んだ。 順応可能なパラメータ$Q$を用いて、導出境界の信頼度を制御し、臨床実践への適応を可能にする。 広汎な実験により, 本手法は, 信頼性レベルを調整可能な統計的信頼区間を生成し, 臨床ワークフローにおける予測バイオマーカーのより信頼性の高い適用を可能にした。

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