論文の概要: Confidence-Calibrating Regularization for Robust Brain MRI Segmentation Under Domain Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23176v1
• Date: Sat, 27 Sep 2025 08:12:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.087505
• Title: Confidence-Calibrating Regularization for Robust Brain MRI Segmentation Under Domain Shift
• Title（参考訳）: 領域シフト下でのロバスト脳MRI偏位に対する信頼度補正法
• Authors: Behraj Khan, Tahir Qasim Syed,
• Abstract要約: 軽量適応フレームワークである textbfCalSAM を提案する。 これは、EmphFeature Fisher Information Penalty (FIP)を介して、ドメインシフトに対するエンコーダの感度を低下させ、EmphConfidence Misalignment Penalty (CMP)を通して、自信過剰なVoxel-wiseエラーを罰する。 クロスセンターとスキャナシフトの評価では、CalSAMは精度とキャリブレーションを大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5808917363708743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Segment Anything Model (SAM) exhibits strong zero-shot performance on natural images but suffers from domain shift and overconfidence when applied to medical volumes. We propose \textbf{CalSAM}, a lightweight adaptation framework that (i) reduces encoder sensitivity to domain shift via a \emph{Feature Fisher Information Penalty} (FIP) computed on 3D feature maps and (ii) penalizes overconfident voxel-wise errors through a \emph{Confidence Misalignment Penalty} (CMP). The combined loss, \(\mathcal{L}_{\mathrm{CalSAM}}\) fine-tunes only the mask decoder while keeping SAM's encoders frozen. On cross-center and scanner-shift evaluations, CalSAM substantially improves accuracy and calibration: e.g., on the BraTS scanner split (Siemens$\to$GE) CalSAM shows a $+7.4\%$ relative improvement in $\mathrm{DSC}$ (80.1\% vs.\ 74.6\%), a $-26.9\%$ reduction in $\mathrm{HD95}$ (4.6 mm vs.\ 6.3 mm), and a $-39.5\%$ reduction in $\mathrm{ECE}$ (5.2\% vs.\ 8.6\%). On ATLAS-C (motion corruptions), CalSAM achieves a $+5.3\%$ relative improvement in $\mathrm{DSC}$ (75.9\%) and a $-32.6\%$ reduction in $\mathrm{ECE}$ (5.8\%). Ablations show FIP and CMP contribute complementary gains ($p<0.01$), and the Fisher penalty incurs a modest $\sim$15\% training-time overhead. CalSAM therefore delivers improved domain generalization and better-calibrated uncertainty estimates for brain MRI segmentation, while retaining the computational benefits of freezing SAM's encoder.
• Abstract（参考訳）: SAM(Segment Anything Model)は、自然画像に対して強いゼロショット性能を示すが、医学的ボリュームに適用した場合、ドメインシフトや過剰な自信に悩まされる。 軽量適応フレームワークであるtextbf{CalSAM} を提案する。 i)3次元特徴マップ上で計算された「emph{Feature Fisher Information Penalty}」(FIP)を介して、ドメインシフトに対するエンコーダの感度を低下させる。 (ii) \emph{Confidence Misalignment Penalty} (CMP) を通じて、過信なボクセルの誤りを罰する。 複合的な損失である \(\mathcal{L}_{\mathrm{CalSAM}}\) は、SAMのエンコーダを凍結させながらマスクデコーダのみを微調整する。 例えば、BraTSスキャナ分割(Siemens$\to$GE)のCalSAMでは、$\mathrm{DSC}$ (80.1\%)の相対的な改善が+7.4\%である。 74.6\%), $-26.9\%$ $\mathrm{HD95}$ (4.6 mm vs.)。 6.3 mm) と $-39.5\%$ $\mathrm{ECE}$ (5.2\% vs.) である。 8.6 %)。 ATLAS-C では、CalSAM は $\mathrm{DSC}$ (75.9\%) と $-32.6\%$ $\mathrm{ECE}$ (5.8\%) の相対的な改善を達成している。 FIPとCMPは相補的な利益(p<0.01ドル)に寄与し、フィッシャーのペナルティはわずかに$\sim$15\%のトレーニングタイムオーバーヘッドをもたらす。 そのため、CalSAMは、SAMエンコーダの凍結による計算上の利点を維持しながら、改善された領域の一般化と、脳MRIのセグメント化のためのより良い校正の不確実性推定を提供する。

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