Nov, 2023
医学影像中弗雷歇距离计算中特征提取的重要性
Importance of Feature Extraction in the Calculation of Fréchet Distance for Medical Imaging
McKell Woodland, Mais Al Taie, Jessica Albuquerque Marques Silva, Mohamed Eltaher, Frank Mohn...
TL;DR比较了在医学图像中计算 Fréchet 距离（FD）的最先进特征提取器，并通过可视图灵测试将人类评估的生成质量与使用 ImageNet 训练的 InceptionV3、ResNet50、SwAV、DINO 和 Swin Transformer 架构以及大规模医学数据集 RadImageNet 训练的 InceptionV3 网络计算的 FD 进行比较。所有基于 ImageNet 的提取器之间保持一致，但只有 SwAV 与医学专家判断显著相关。RadImageNet-based FD 表现不稳定且缺乏与人类判断的相关性。建议在计算 FD 时谨慎使用经过医学图像训练的提取器，并对其在考虑的成像模式上进行严格评估并公开发布。基于 ImageNet 的提取器虽然不完美，但一致且广泛理解。使用 SwAV 训练提取器是评估合成医学图像的有希望的方法。