論文の概要: Measuring Prediction Uncertainty in Neural Cellular Automata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26726v1
• Date: Tue, 26 May 2026 09:05:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.774109
• Title: Measuring Prediction Uncertainty in Neural Cellular Automata
• Title（参考訳）: ニューラルセルオートマタにおける予測不確かさの測定
• Authors: Ario Sadafi, Michael Deutges, Nassir Navab, Carsten Marr,
• Abstract要約: NCAをベースとした医用画像セグメンテーションにおける不確実性評価について検討した。 提案手法は,NCAを,収束性アトラクタが確実な予測に対応する動的システムとみなすことによって動機づけられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.63800020586351
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural cellular automata (NCA) provide a lightweight alternative to encoder-decoder segmentation networks. However, it can be difficult to decide when a prediction should be trusted. Here, we study uncertainty estimation for NCA-based medical image segmentation without modifying the underlying architecture or retraining the model. Our approach is motivated by viewing the NCA as a dynamical system where convergent attractors correspond to confident predictions. Concretely, we propose resilience, a simple measure that leverages the intrinsic iterative structure of NCAs by probing the stability of the final prediction under small perturbations of the automaton state. Predictions that return to the same solution are deemed confident, while those that change substantially are flagged as uncertain. We evaluate uncertainty by its ability to predict segmentation quality using selective prediction metrics ($Δ$Dice@90 and AURC) and ranking metrics (AUROC and AUPRC). Across multiple medical segmentation benchmarks, resilience identifies failure cases more reliably than baselines, improving trust and safety in NCA-based models.
• Abstract（参考訳）: ニューラルセルオートマトン(NCA)はエンコーダとデコーダのセグメンテーションネットワークに代わる軽量な代替手段を提供する。 しかし、いつ予測が信頼されるべきかを判断することは困難である。 そこで本研究では,NAAをベースとした医用画像セグメンテーションにおいて,基礎となるアーキテクチャの変更やモデルの再訓練を伴わない不確実性評価について検討する。 提案手法は,NCAを,収束性アトラクタが確実な予測に対応する動的システムとみなすことによって動機づけられた。 具体的には, オートマトン状態の小さな摂動下での最終的な予測の安定性を推定することにより, NCAの内在的反復構造を利用する簡易な尺度であるレジリエンスを提案する。 同じ解決策に戻る予測は自信があると見なされるが、実質的に変化する予測は不確実であるとフラグ付けされる。 我々は,選択予測指標(Δ$Dice@90, AURC)とランキング指標(AUROC, AUPRC)を用いて,セグメンテーション品質の予測能力によって不確実性を評価する。 複数の医療セグメンテーションベンチマークを通じて、レジリエンスは、ベースラインよりも確実に障害ケースを特定し、NAAベースのモデルの信頼性と安全性を改善します。

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