Nov, 2023

基于结构的深度学习在解剖尺度上的不确定性分析：白质病变分割

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TL;DR该论文研究了自动化深度学习工具在多发性硬化症患者磁共振成像扫描中的白质病变分割中的不确定性量化作为其可靠性指标。研究探讨了不确定性在结构化输出分割任务中的两个主要方面，并提出了新的衡量不确定性的方法。通过分析来自多中心的 MRI 数据集，结果表明我们的方法能够更有效地捕捉模型在病变和患者尺度上的错误。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 基于可扩展的认知不确定性量化的器官分割基准测试

    本研究通过深度学习方法对自动器官分割进行了评估，比较了不同方法在准确性、不确定性校准性和可扩展性等方面的强弱点，为可靠、稳健的模型开发提供了有价值的建议。

    Aug, 2023

  • 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

  • 可靠的临床 AI 解决方案：深度学习模型中的不确定性量化在医学图像分析中的统一综述

    该综述回顾了现有的用于量化深度学习模型预测不确定性的方法，并着重关注了医学图像分析中特有的挑战、评估方案以及不确定性量化在医疗领域中的开放性挑战。

    Oct, 2022

  • 使用神经网络进行分子性质预测的不确定性量化

    文章通过对 5 个基准数据集的系统评估，研究不同的不确定性量化方法在回归任务中的性能表现，发现没有一种方法完全优于其他方法，也没有一种特别可靠的错误排名。作者建议在已有的技术中进行选择。

    May, 2020

  • 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

  • 拓扑感知图像分割的不确定性

    本文利用拓扑数据分析的工具，提出了一种通过预测模型估计人工标注结构的不确定性的方法，该方法可以提高结构图的准确度并减少标注时间。

    Jun, 2023

  • QUBIQ：生物医学图像分割挑战中的不确定性量化

    医学图像分割中的不确定性，尤其是来自不同专家的解释和注释差异所导致的评分者之间的变异性，对于实现一致可靠的图像分割存在重大挑战。本文总结了 Quantification of Uncertainties in Biomedical Image Quantification Challenge (QUBIQ) 的基准结果，重点关注医学图像分割中评分者变异性的不确定性量化，并考虑了图像数据集中普遍存在的这种不确定性。结果表明整合模型的重要性以及发展高效的三维不确定性量化方法的进一步研究的需求。

    Mar, 2024

  • 机器学习与深度学习中不确定性的文献综述

    该研究综述了机器学习中不确定性的来源、分类和度量方法，并讨论了不确定性对决策过程的影响。重点关注深度学习领域，提供了广泛范围的不确定性讨论和深度学习中的不确定性量化方法的最新综述。

    Jun, 2024