Abstrakt. Osäkerhetsskattningsmetoder förväntas förbättra förståelsen och kvaliteten hos datorstödda metoder som används i medicinska tillämpningar (t.ex. neurokirurgiska ingrepp, strålbehandlingsplanering), där automatiserad medicinsk bildsegmentering är avgörande. I övervakad maskininlärning, en vanlig praxis för att generera mark sanningsetikett data är att slå samman observatörsanteckningar. Eftersom många medicinska bilduppgifter visar en hög variabilitet mellan observatorerna till följd av faktorer som bildkvalitet, olika nivåer av användarexpertis och domänkunskap, är det föga känt hur inter-observervariabilitet och vanliga fusionsmetoder påverkar uppskattningen av osäkerheten i automatiserad bildsegmentering. I detta dokument analyserar vi effekten av vanliga bildetiketter fusionstekniker på osäkerhetsuppskattning, och föreslår att lära sig osäkerheten bland observatörer. Resultaten belyser den negativa effekten av fusionsmetoder som tillämpas i djupinlärning, för att få tillförlitliga uppskattningar av segmenteringsosäkerhet. Dessutom visar vi att de lärda observatörernas osäkerhet kan kombineras med nuvarande standard Monte Carlo dropout Bayesian neurala nätverk för att karakterisera osäkerhet av modellens parametrar.
Jungo m.fl. REF analyserar effekten av osäkerhetsuppskattning med avseende på variabilitet mellan observatorerna.
On the Effect of Inter-observer Variability for a Reliable Estimation of Uncertainty of Medical Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}