像 1、2……4 一样简单？医学影像中计数任务的不确定性
图像与视频处理
2019-07-29 v1 机器学习
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摘要
计数是生物医学影像中的一项基本任务，且计数是多种疾病中的重要生物标志物。因此，估计测量中的不确定性对于得出明确、有据的结论至关重要。在本文中，我们首先比较了一系列现有的医学影像计数方法，并提出了从中导出预测区间的方式。随后我们提出并测试了一种将区间作为多任务网络输出进行计算的方法。这些预测区间被优化得尽可能窄，同时覆盖所需比例的数据。我们在组织病理学细胞计数与白质高信号计数上展示了该技术的有效性。最后，我们对该技术可能适用的其他领域提供了见解。
引用
@article{arxiv.1907.11555,
title = {As easy as 1, 2... 4? Uncertainty in counting tasks for medical imaging},
author = {Zach Eaton-Rosen and Thomas Varsavsky and Sebastien Ourselin and M. Jorge Cardoso},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.11555},
year = {2019}
}
备注
Early Accept to MICCAI 2019