基于置信度的脑肿瘤超声标注
计算机视觉与模式识别
2025-08-12 v2
摘要
目的：探讨在超声图像中对脑肿瘤离散分割进行标注的挑战，特别关注于 diffuse 肿瘤肿瘤边缘处的 aleatoric 不确定性问题。提出一种分割协议和方法，融合该边缘相关不确定性，同时通过降低主观性来最小化注释者间的变异，从而减小注释者的认识论不确定性。方法：提出一种稀疏置信度标注方法，基于使用计算机视觉和放射学理论设计的协议。结果：将使用所提方法得到的输出标注与专业人士进行离散标注之间的变异进行比较。在肿瘤边缘区域测得线性关系，Pearson 相关系数为 0.8。探索了下游应用，将使用置信度标注作为软标签进行训练与使用最佳离散标注作为硬标签进行训练之间的比较。在所有评估折叠中，软标签训练网络的 Brier 分数优于硬标签训练网络。结论：构建了一个正式框架，证明在 B 调制超声中对脑肿瘤进行离散标注是不可行的。随后提出并评估了一种稀疏置信度标注方法。关键词：脑肿瘤、超声、置信度、标注。
关键词
引用
@article{arxiv.2502.15484,
title = {Confidence-Based Annotation Of Brain Tumours In Ultrasound},
author = {Alistair Weld and Luke Dixon and Alfie Roddan and Giulio Anichini and Sophie Camp and Stamatia Giannarou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.15484},
year = {2025}
}