論文の概要: Aleatoric Uncertainty Medical Image Segmentation Estimation via Flow Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22418v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 06:45:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.034468
- Title: Aleatoric Uncertainty Medical Image Segmentation Estimation via Flow Matching
- Title（参考訳）: フローマッチングによるアレータリック不確かさの医用画像分割推定
- Authors: Phi Van Nguyen, Ngoc Huynh Trinh, Duy Minh Lam Nguyen, Phu Loc Nguyen, Quoc Long Tran,
- Abstract要約: 医用画像のセグメンテーションにおけるアレタリック不確かさの定量化は、専門家のアノテータが観察する自然変動の反映であるため重要である。
提案手法は, 正確な密度を学習するシミュレーション不要なフローベース生成モデルである条件付きフローマッチングを利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.157286095422595
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantifying aleatoric uncertainty in medical image segmentation is critical since it is a reflection of the natural variability observed among expert annotators. A conventional approach is to model the segmentation distribution using the generative model, but current methods limit the expression ability of generative models. While current diffusion-based approaches have demonstrated impressive performance in approximating the data distribution, their inherent stochastic sampling process and inability to model exact densities limit their effectiveness in accurately capturing uncertainty. In contrast, our proposed method leverages conditional flow matching, a simulation-free flow-based generative model that learns an exact density, to produce highly accurate segmentation results. By guiding the flow model on the input image and sampling multiple data points, our approach synthesizes segmentation samples whose pixel-wise variance reliably reflects the underlying data distribution. This sampling strategy captures uncertainties in regions with ambiguous boundaries, offering robust quantification that mirrors inter-annotator differences. Experimental results demonstrate that our method not only achieves competitive segmentation accuracy but also generates uncertainty maps that provide deeper insights into the reliability of the segmentation outcomes. The code for this paper is freely available at https://github.com/huynhspm/Data-Uncertainty
- Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションにおけるアレタリック不確かさの定量化は、専門家のアノテータが観察する自然変動の反映であるので重要である。
従来の手法では、生成モデルを用いてセグメント分布をモデル化するが、現在の手法では生成モデルの表現能力を制限している。
現在の拡散に基づくアプローチは、データの分布を近似する際、顕著な性能を示しているが、その固有の確率的サンプリングプロセスと、正確な密度をモデル化できないことは、不確実性を正確に捉える上での有効性を制限している。
これとは対照的に,提案手法では,精度の高いセグメンテーション結果を生成するために,シミュレーション不要なフローベース生成モデルである条件付きフローマッチングを利用する。
入力画像上にフローモデルを誘導し,複数のデータ点をサンプリングすることにより,画素幅のばらつきが基礎となるデータ分布を確実に反映するセグメンテーションサンプルを合成する。
このサンプリング戦略は曖昧な境界を持つ領域の不確実性を捉え、アノテーション間の差を反映する堅牢な定量化を提供する。
実験の結果,提案手法は競合セグメンテーション精度を達成するだけでなく,セグメンテーション結果の信頼性について深い洞察を与える不確実性マップを生成することがわかった。
この論文のコードはhttps://github.com/huynhspm/Data-Uncertaintyで無償公開されている。
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