Jul, 2019

多人标注的分割任务中的监督不确定性量化

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 解剖学感知的半监督图像分割的不确定性

    通过利用全局信息来估计分割不确定性的一种新方法，该方法首先学习了一个解剖感知的表示，然后将新分割的预测映射为一个解剖上可信的分割，借助于与可信分割的偏差，估计底层像素级不确定性以进一步指导分割网络，该方法仅使用一次推断从我们的表示中估计不确定性，从而减少了总计算量。该解剖感知方法在心脏磁共振成像的左心房和腹部 CT 扫描的多个器官这两个公开数据集上改善了分割准确性，以两个常用的评估指标衡量。

    Oct, 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

  • 多源标注下医学图像分割学习协议

    本文提出了一种新的基于不确定性引导的多源标注网络（UMA-Net）用于从多个标注中直接学习医学图像分割，UMA-Net 由 UNet、一个注释不确定性估计模块（AUEM）和一个质量评估模块（QAM）组成，实验结果证明 UMA-Net 优于现有方法。

    Apr, 2023

  • 置信度轮廓：针对医学语义分割的不确定性感知注释

    使用置信度轮廓作为分割图像的表示方法，通过开发一种新的注释系统，能够捕捉到专家不确定性，研究结果表明，该方法在代表能力和解释性方面具有较好的表现。

    Aug, 2023

  • 关于主动学习图像分割中的不确定度估计

    本文探讨了在数据驱动主动学习框架下，针对医学图像分割任务进行不确定性校准的方法，研究了不同的不确定性估计方法和采集策略，并证明选定区域标注可以显著减少需要人工标注的像素数量。

    Jul, 2020

  • 评估医学图像分割不确定性估计的可靠性和挑战

    本文研究深度学习系统在医学图像分割方面的不确定性评估方法，发现现有不确定性评估方法在数据集水平表现良好但在个体水平出现偏差，因此需要开发个体化的评估方法。研究还发现辅助网络是一种有效的评估方法。

    Jul, 2019

  • 面向前列腺 MRI 分区分割的不确定性感知半监督学习

    本研究提出了一种基于半监督学习的医学图像分割方法，该方法利用最近的深度学习不确定性估计模型来生成伪标签标注数据，并自动选择最佳的伪注释，进而在不需要全部标注的情况下，实现了分割模型在医学 3D 数据集上更好的性能，验证实验表明其在前列腺磁共振成像数据集上的性能得到了明显的提升。

    May, 2023

  • 基于证据融合的半监督医学图像分割的不确定性感知学习

    通过在混合和原始样本的跨区域整合证据预测结果，重分配每个体素的置信度和不确定度度量，结合信息熵设计了体素级渐进学习策略以更加准确地估计体素的预测结果。实验结果表明，我们提出的方法在 LA、胰腺 CT、ACDC 和 TBAD 数据集上相对于现有技术取得了卓越的性能。

    Apr, 2024

  • 医学图像分割网络的层次化不确定性估计

    建立可信赖的图像分割模型既需要评估其性能又需要估计模型预测的不确定性。本研究提出了一种利用多层不确定性模块估计图像分割的简单有效方法，并证明了采用此方法实现的深度学习分割网络能够同时实现高分割性能和有意义的不确定性图，可用于识别分布之外的数据。

    Aug, 2023

  • 双重不确定性加权半监督学习方法

    本文提出了一种基于师生模型的双不确定加权半监督分割方法，其中老师模型通过对标签和未标签数据的不一致预测惩罚来指导学生模型，我们使用贝叶斯深度学习训练教师模型，这是首次将分割不确定性延伸到特征不确定性，我们设计了可学习的不确定性一致性损失以在预测和不确定性之间以交互方式进行无监督学习，并通过定性和定量分析验证了所提出的特征不确定性和损失函数的有效性，实验结果表明，我们的方法在两个公共医学数据集上优于现有的基于不确定性的半监督方法。

    Oct, 2020