Osäkerhet om etiketter i kliniska data som härrör från intra-observer variabilitet kan ha direkt inverkan på tillförlitligheten av bedömningar som görs av djupa neurala nätverk. I detta dokument föreslår vi en metod för att modellera sådan osäkerhet inom ramen för 2D-ekokardiografi (echo), som är ett rutinförfarande för att upptäcka hjärt-kärlsjukdom vid vårdtillfället. Echo avbildning kvalitet och förvärvstid är mycket beroende av operatörens erfarenhetsnivå. Den senaste tidens utveckling har visat på möjligheten att automatisera kvantifieringen av ekobildens kvalitet genom att kartlägga en experts bedömning av kvaliteten på ekobilden med hjälp av djupinlärningsteknik. Observatörens variabilitet i expertens bedömning kan dock påverka kvantifieringsnoggrannheten för kvalitet. Här strävar vi efter att modellera den intra-observer variabiliteten i ekokvalitetsbedömningen som ett aleatoriskt osäkerhetsmodellering regressionsproblem med införandet av en ny metod som hanterar regressionsproblemet med kategoriska etiketter. Ett viktigt inslag i vår design är att endast ett enda framåtpass är tillräckligt för att uppskatta osäkerhetsnivån för nätverksutgången. Jämfört med det absoluta felet 0,11±0,09 (i en skala från 0 till 1) som arkiveras med den konventionella regressionsmetoden, minskar den föreslagna metoden felet till 0,09 ± 0,08, där förbättringen är statistiskt signifikant och motsvarar 5,7 % förbättring av testnoggrannheten. Enkelheten i det föreslagna tillvägagångssättet innebär att det kan generaliseras till andra tillämpningar av djupt lärande i medicinsk avbildning, där det ofta finns osäkerhet i kliniska etiketter.
Nyligen, Liao et al. REF föreslog en metod för att modellera sådan osäkerhet i intra-observer variabilitet av 2D ekokardiografi med hjälp av den föreslagna metoden för kumulativ densitet Funktion Sannolikhet.
On Modelling Label Uncertainty in Deep Neural Networks: Automatic Estimation of Intra-observer Variability in 2D Echocardiography Quality Assessment
{'venue': 'IEEE transactions on medical imaging', 'journal': 'IEEE transactions on medical imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics', 'Medicine']}