挑战赛设计框架：应对医学图像分析问题的洞察型与部署型挑战
应用统计
2019-11-21 v1 图像与视频处理
统计方法学
摘要
在本文中，我们旨在基于定量与定性实验研究的统计学原理，精炼医学图像分析中 grand challenges（重大挑战赛）的概念。我们根据泛化目标将挑战赛分为两类：1) 部署型挑战；2) 洞察型挑战。部署型挑战的泛化目标是寻找解决某医学图像分析问题的算法，因此需要采用定量实验设计。洞察型挑战的泛化目标是广泛理解哪一类算法可能对某类医学图像分析问题有效，此时定性实验设计已足够。两类挑战均有价值，但当挑战赛的设计与目标不一致时（常发生于未仔细考量这些概念时）便会产生问题。因此，本文提出一个基于统计学原理的理论框架，以指导研究人员的挑战赛设计、文档撰写与评估。文中给出了探索该理论框架实际实施影响因素的实验结果。
引用
@article{arxiv.1911.08531,
title = {A Framework for Challenge Design: Insight and Deployment Challenges to Address Medical Image Analysis Problems},
author = {Adriënne M. Mendrik and Stephen R. Aylward},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.08531},
year = {2019}
}