带噪声标签下的软Dice图像分割
计算机视觉与模式识别
2023-05-05 v3
摘要
本文针对医学图像分割中最常用的损失函数之一——软-Dice损失(soft-Dice loss),研究了目标标签中存在噪声的情形。具体而言,刻画了最优解的集合,并给出了这些解的体积偏差的尖锐界。进一步表明,当使用阈值化转换为硬分割时,收敛到最优软-Dice的软分割序列也收敛到最优Dice。这是一个重要结果,因为软-Dice常被用作最大化Dice度量的代理。最后,给出了验证理论结果的实验。
引用
@article{arxiv.2304.00801,
title = {Noisy Image Segmentation With Soft-Dice},
author = {Marcus Nordström and Henrik Hult and Atsuto Maki and Fredrik Löfman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.00801},
year = {2023}
}