Jun, 2018
基于不确定性的合理性检查:应用于术后脑肿瘤空洞分割
Uncertainty-driven Sanity Check: Application to Postoperative Brain Tumor Cavity Segmentation
Alain Jungo, Raphael Meier, Ekin Ermis, Evelyn Herrmann, Mauricio Reyes
TL;DR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。