論文の概要: Rethinking Uncertainty in Segmentation: From Estimation to Decision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13262v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 19:52:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.277383
• Title: Rethinking Uncertainty in Segmentation: From Estimation to Decision
• Title（参考訳）: セグメンテーションの不確かさを再考する: 推定から決定まで
• Abstract要約: 医用画像のセグメンテーションでは、不確実性推定がしばしば報告されるが、意思決定を導くために使われることは稀である。 セグメンテーションを2段階のパイプラインとして定式化し、それに続く決定を行い、不確実性のみを最適化することは、達成可能な安全性向上のほとんどを達成できないことを示す。 以上の結果から,最も優れた手法とポリシーの組み合わせは,最大80%のセグメンテーション誤差をわずか25%のdeferralで除去できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In medical image segmentation, uncertainty estimates are often reported but rarely used to guide decisions. We study the missing step: how uncertainty maps are converted into actionable policies such as accepting, flagging, or deferring predictions. We formulate segmentation as a two-stage pipeline, estimation followed by decision, and show that optimizing uncertainty alone fails to capture most of the achievable safety gains. Using retinal vessel segmentation benchmarks (DRIVE, STARE, CHASE_DB1), we evaluate two uncertainty sources (Monte Carlo Dropout and Test-Time Augmentation) combined with three deferral strategies, and introduce a simple confidence-aware deferral rule that prioritizes uncertain and low-confidence predictions. Our results show that the best method and policy combination removes up to 80 percent of segmentation errors at only 25 percent pixel deferral, while achieving strong cross-dataset robustness. We further show that calibration improvements do not translate to better decision quality, highlighting a disconnect between standard uncertainty metrics and real-world utility. These findings suggest that uncertainty should be evaluated based on the decisions it enables, rather than in isolation.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションでは、不確実性推定がしばしば報告されるが、意思決定を導くために使われることは稀である。 我々は、不確実性マップが、受け入れ、フラグ付け、予測の延期といった実行可能なポリシーにどのように変換されるかという、欠落したステップについて研究する。 セグメンテーションを2段階のパイプラインとして定式化し、それに続く決定を行い、不確実性のみを最適化することは、達成可能な安全性向上のほとんどを達成できないことを示す。 網膜血管セグメンテーションベンチマーク(DRIVE, STARE, CHASE_DB1)を用いて,不確実性ソース(Monte Carlo Dropout, Test-Time Augmentation)と3つのdeferral戦略を組み合わせて評価し,不確実性および低信頼性予測を優先する簡易な信頼認識型deferralルールを導入する。 提案手法とポリシーの組み合わせにより,セグメント化誤差の最大80%をわずか25%のdeferralで除去し,強いデータ間ロバスト性を実現した。 さらに,キャリブレーションの改善によって意思決定の質が向上することはなく,標準的な不確実性指標と実世界のユーティリティとの切断が強調される。 これらの結果は、不確実性は単独でではなく、それを可能にする決定に基づいて評価されるべきであることを示唆している。

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