基于可解释归因和不确定性量化的双通道可靠乳腺超声图像分类
图像与视频处理
2024-01-09 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
本文聚焦于乳腺超声图像的分类任务，并研究分类结果的可靠性度量。我们提出了一种基于所提出的推理可靠性和预测可靠性评分的双通道评估框架。对于推理可靠性评估，优雅地应用了基于改进的特征归因算法 SP-RISA 的、与人类对齐且医生认可的推理依据。通过测试时增强，使用不确定性量化来评估预测可靠性。该可靠性评估框架的有效性已在我们乳腺超声临床数据集 YBUS 上得到验证，其鲁棒性在公开数据集 BUSI 上得到验证。两个数据集上的期望校准误差均显著低于传统评估方法，这证明了我们提出的可靠性度量的有效性。
引用
@article{arxiv.2401.03664,
title = {Dual-Channel Reliable Breast Ultrasound Image Classification Based on Explainable Attribution and Uncertainty Quantification},
author = {Shuge Lei and Haonan Hu and Dasheng Sun and Huabin Zhang and Kehong Yuan and Jian Dai and Jijun Tang and Yan Tong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.03664},
year = {2024}
}