Mar, 2024

QUBIQ：生物医学图像分割挑战中的不确定性量化

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TL;DR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。
medical image segmentationinter-rater variabilityuncertainty quantificationimaging datasetsensemble model techniques
发现论文，激发创造
  • 基于特定于评分者的贝叶斯神经网络来量化医学图像分割中评定员不确定性

    该研究旨在探索和分析医学成像中多位专家对同一图像进行解释和注释的情况下分割结果的可变性，引入了一种新颖的基于贝叶斯神经网络的架构来评估医学图像分割的标记者之间的不确定性，并使用一种包含关注模块的一编码器多解码器架构，该方法在七个不同的任务中超过了现有的基准方法，并提供了代码、模型和新数据集。

    Jun, 2023

  • 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

  • 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

  • 变分推断量化解剖结构分割中的观察者差异

    通过提出一种新的变分推断框架来考虑多读者不确定性，该方法利用一个潜在向量来编码多读者的变异性以及对影像数据固有信息损失进行对抗，通过优化其证据下界有效地近似分割地图的分布。实验结果表明了该方法的有效性。

    Jan, 2022

  • 基于不确定性的 MRI 分割的人工智能

    通过结合贝叶斯神经网络和注意机制，我们提出了一种不确定性感知的 MRI 数据分割模型 BA U-Net，用于高精度且可解释的病理自动筛查的关键首步，我们在公开可用的 BraTS 2020 数据集上使用 F1 分数和交并比（IoU）作为评价指标进行了模型评估。

    Nov, 2023

  • 医学图像分析中的不确定性量化综述：概率和非概率方法

    综合机器学习医疗模型在临床实践中的应用仍然不理想，缺乏证据证明其可靠性进而限制了其广泛应用。本文综述了用于各种医学图像任务中开发的机器学习模型的不确定性量化方法，包括概率和非概率方法，以全面调研与不确定性量化相关的研究。该综述对医学图像的分析和医学应用以及相应的不确定性评估协议进行了讨论，并强调了未来的研究方向。整体上，本综述旨在帮助临床和技术领域的研究人员快速而深入地了解医学图像分析机器学习模型中的不确定性量化研究。

    Oct, 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

    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。

    Nov, 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

  • 全三维医学数据中基于概率的三维分割及其不确定性量化

    该研究通过引入 Normalizing Flows 技术，提出了一种基于 3D volumes 的概率分割框架，并在 CT 数据上进行了评估，结果表明该方法可以更准确地捕捉到 3D 空间信息的不确定性，同时以直观的方式提供了不确定性信息，有助于医生做出更明智的决策。

    May, 2023