Feb, 2024

评估在分布偏移下的三维图像分割的不确定性估计方法

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TL;DR通过比较贝叶斯和非贝叶斯方法，本研究探讨了在医疗图像识别任务中使用先进的不确定性估计方法的可行性，旨在实现可靠和可信赖的诊断预测，结果表明处理后验分布中多峰特性的方法提供了更可靠的不确定性估计。这项研究有助于提升深度学习在医疗保健领域的实用性，使诊断预测更加健壮和可靠。
发现论文，激发创造
  • 评估数据集偏移下模型预测不确定性的可信度

    以大量分类问题为基础，对现有现代机器学习方法中不同的贝叶斯和非贝叶斯概率量化预测不确定性的方法进行了评估，发现一些基于模型边缘化的方法在广泛的任务领域内表现出令人惊讶的强大效果。

    Jun, 2019

  • 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

  • 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

  • 评估不确定性估计方法在点云三维语义分割上的表现

    本研究评估了三种不确定性量化方法，即深度集成，MC-Dropout 和 MC-DropConnect 在 DarkNet21Seg 3D 语义分割模型上的影响，并全面分析了各种参数对任务性能和不确定性估计质量的影响。研究发现，深度集成的表现在性能和不确定性度量方面优于其他方法，mIOU 提高了 2.4％，准确度提高了 1.3％，并提供可靠的不确定性来做出决策。

    Jul, 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

  • 利用不确定性感知因果模型提高基于图像的精准医疗

    本研究使用基于贝叶斯的深度学习技术，通过对多发性硬化症患者的 MRI 图像进行数据训练，估计病人的不同治疗方案的后验分布，计算每种治疗方案和任意两种治疗方案之间的个体治疗效应（ITE）并对其不确定性进行评估，从而实现 “精准医学”，并对临床医生的决策提供指导。

    May, 2023

  • 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

  • 通过像素级不确定性估计实现通用性医学图像分割

    本文提出一种新的基于不确定性估计的框架用于医学图像分割任务，以突出难以分类的像素，并提高深度神经网络的泛化能力。实验结果表明，该方法优于现有技术。

    May, 2023

  • 通过未标记数据的不确定性估计缓解语义分割中的分布偏移

    基于未标记数据的 Gamma-SSL 方法通过选择性强制一致性来进行不确定性估计，用于在自动驾驶环境中检测语义分割模型的错误。在具有挑战性的分类基准上，该方法在 ROC 曲线下面积和 PR 曲线下面积方面的表现超过了不确定性估计和离群分布技术。

    Feb, 2024