論文の概要: HD-TTA: Hypothesis-Driven Test-Time Adaptation for Safer Brain Tumor Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19454v1
• Date: Mon, 23 Feb 2026 02:53:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.653944
• Title: HD-TTA: Hypothesis-Driven Test-Time Adaptation for Safer Brain Tumor Segmentation
• Title（参考訳）: HD-TTA: 仮説駆動型脳腫瘍分離のためのテスト時間適応
• Authors: Kartik Jhawar, Lipo Wang,
• Abstract要約: テスト時間適応メソッドは、推論を盲目的最適化タスクとして扱い、一般的な目的をテストサンプルに適用する。 本稿では,動的決定プロセスとして適応を再構築する新しいフレームワークである仮説駆動型TTAを提案する。 我々は、この概念実証を、クロスドメインのバイナリ脳腫瘍セグメンテーションタスクで検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6652065637846074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Standard Test-Time Adaptation (TTA) methods typically treat inference as a blind optimization task, applying generic objectives to all or filtered test samples. In safety-critical medical segmentation, this lack of selectivity often causes the tumor mask to spill into healthy brain tissue or degrades predictions that were already correct. We propose Hypothesis-Driven TTA, a novel framework that reformulates adaptation as a dynamic decision process. Rather than forcing a single optimization trajectory, our method generates intuitive competing geometric hypotheses: compaction (is the prediction noisy? trim artifacts) versus inflation (is the valid tumor under-segmented? safely inflate to recover). It then employs a representation-guided selector to autonomously identify the safest outcome based on intrinsic texture consistency. Additionally, a pre-screening Gatekeeper prevents negative transfer by skipping adaptation on confident cases. We validate this proof-of-concept on a cross-domain binary brain tumor segmentation task, applying a source model trained on adult BraTS gliomas to unseen pediatric and more challenging meningioma target domains. HD-TTA improves safety-oriented outcomes (Hausdorff Distance (HD95) and Precision) over several state-of-the-art representative baselines in the challenging safety regime, reducing the HD95 by approximately 6.4 mm and improving Precision by over 4%, while maintaining comparable Dice scores. These results demonstrate that resolving the safety-adaptation trade-off via explicit hypothesis selection is a viable, robust path for safe clinical model deployment. Code will be made publicly available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: TTA(Standard Test-Time Adaptation)メソッドは通常、推論を盲目的最適化タスクとして扱う。 安全クリティカルな医療分野において、この選択性の欠如は、しばしば腫瘍マスクが正常な脳組織に流出したり、既に正しい予測を低下させたりする。 本稿では,動的決定プロセスとして適応を再構築する新しいフレームワークである仮説駆動型TTAを提案する。 一つの最適化軌道を強制するのではなく、我々の手法は直感的に競合する幾何的仮説を生成する:コンパクト化(予測ノイズはトリムアーティファクトか?)とインフレーション(有効腫瘍はアンダーセグメンテーションか? 次に、表現誘導セレクタを使用して、本質的なテクスチャの整合性に基づいて、最も安全な結果を自動的に識別する。 さらに、前スクリーニングのゲートキーパーは、確実なケースへの適応をスキップすることで、負の転送を防止する。 成人のBraTSグリオーマで訓練されたソースモデルを小児およびより困難な髄膜腫ターゲットドメインに応用し、この概念実証をクロスドメインの2次脳腫瘍セグメンテーションタスクで検証した。 HD-TTAは、挑戦的な安全体制におけるいくつかの最先端の代表的ベースラインに対する安全性指向の結果(Hausdorff Distance (HD95) とPrecision)を改善し、HD95を約6.4mm削減し、Precisionを4%以上改善し、Diceのスコアを同等に維持する。 これらの結果から, 明確な仮説選択による安全適応トレードオフの解消は, 安全な臨床モデル展開のための有効な, 堅牢な経路であることが示唆された。 コードは受理時に公開される。

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