Apr, 2018

基于全卷积蒙特卡罗采样的固有脑分割质量控制

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TL;DR本文介绍了基于贝叶斯全卷积神经网络的脑分割的有效质量控制的固有度量方法，使用模型不确定性进行有效蒙特卡罗采样来生成体素级不确定性图和三个结构级不确定度量标准，并将这些结构级不确定性度量标准加入到群体分析中作为信心度量，因此提供自动化质量控制和群体分析的方法，可用于大规模数据库的处理。
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发现论文，激发创造
  • 基于不确定性的合理性检查：应用于术后脑肿瘤空洞分割

    该研究使用蒙特卡罗 dropout 法计算神经网络的参数不确定性，以提高神经网络模型对图像分割的可靠性，并将此方法应用在临床数据中，表明该方法对不均质图像精准分割效果显著，同时还能发现分割中的异常结果，显示神经网络的参数不确定性能够对其进行验证。

    Jun, 2018

  • 基于概率的深度学习实例分割

    本文提出了一种泛用方法来获得无需提议的实例分割模型内在的不确定性估计，并且评估了在 BBBC010 C. elegans 数据集上的可行性和有效性，并模拟了这些不确定性估计在指导的校对中的潜在用途。

    Aug, 2020

  • 深度学习全景分割中的不确定性估计

    探讨如何将集成学习不确定性估计方法应用于全景分割领域，以提高现有网络的性能并为其预测结果提供更好的不确定性度量。

    Apr, 2023

  • 基于采样的实例分割网络不确定性估计

    本文探究机器学习模型预测不确定性模拟的一种技术 Monte-Carlo Dropout 的聚类方法，并使用贝叶斯高斯混合模型来解决效率问题。同时研究了不同的 dropout rate，focal loss 和标度等技术，并将它们整合到 Mask-RCNN 模型中，以获得每个实例最准确的不确定性估计并进行图形展示。

    May, 2023

  • 高效的贝叶斯不确定性估计方法，用于 nnU-Net

    本文提出了一种新方法，通过后验采样的贝叶斯不确定性估计为 nnU-Net 的医学图像分割提供可靠性度量，同时通过较多的后验模型优化分割性能。在 ACDC 和 M&M 心脏 MRI 数据集上的实证表明，该方法比 Monte Carlo Dropout 和平均场贝叶斯神经网络在不确定性估计上表现得更好，同时不影响 NNu-Net 架构的性能。

    Dec, 2022

  • 探索深度网络中的不确定性度量以用于多发性硬化症病变检测和分割

    研究探索了在深度神经网络中基于蒙特卡罗 Dropout 的多种不确定性估计方法，提供了四种不同的体素级别的不确定性度量，可用于医学图像中的病变检测和分割。经实验结果表明，使用不确定性度量能够比仅使用网络的 Sigmoid 输出作为概率选择更好的操作点。

    Aug, 2018

  • 多人标注的分割任务中的监督不确定性量化

    本文利用多个标注者的变异性作为 “地面真相” 不确定性的来源，将其与概率 U-Net 相结合，并在 LIDC-IDRI 的肺结节 CT 数据集和 MICCAI2012 前列腺 MRI 数据集上进行测试，发现能够以提高预测不确定性的估计，同时提高样本准确度和样本多样性。在实际应用中，该方法可以告诉医生有关分割结果的置信度。

    Jul, 2019

  • 黑血 MRI 中颈动脉壁分割的基于不确定性的质量保证

    应用深度学习模型于大规模数据集需要自动质量保证的方法，本文研究了不确定性在模型预测中的应用，并发现不确定性度量可以作为错误检测和自动质量保证的代理，并为大规模数据集提供了自动质量保证工具。

    Aug, 2023

  • 利用不确定性评估预测分割质量

    本文旨在将最近关于评估不确定性的结果应用于基于深度学习的医学分割中的两个重要输出：产生空间不确定性映射，以便临床医生可以观察系统何时以及为何错误，以及量化图像级别的失败预测，并展示关于空间不确定性的推理是产生分割质量预测的有用中间表示。提出了一个两阶段的架构来生成这些不确定性测量，可以适应任何基于深度学习的医学分割管道。

    Jul, 2018

  • 基于不确定性的 MRI 分割的人工智能

    通过结合贝叶斯神经网络和注意机制，我们提出了一种不确定性感知的 MRI 数据分割模型 BA U-Net，用于高精度且可解释的病理自动筛查的关键首步，我们在公开可用的 BraTS 2020 数据集上使用 F1 分数和交并比（IoU）作为评价指标进行了模型评估。

    Nov, 2023