关于含噪标签的图像分割：Accuracy 与 Dice 最优解的特征刻画与体积性质
计算机视觉与模式识别
2023-04-03 v4 机器学习
摘要
我们研究了医学图像分割中两个最流行的性能指标 Accuracy 和 Dice 在目标标签含噪时的情形。对两个指标，我们证明了与最优分割集合的特征刻画和体积性质相关的若干结论，并给出了相应实验。我们的主要见解为：(i) 两个指标的解的体积可能显著偏离目标的期望体积；(ii) Accuracy 解的体积总小于或等于 Dice 解的体积；(iii) 当可行分割集合被约束为体积等于目标期望体积的分割集合时，这两个指标的最优解重合。
引用
@article{arxiv.2206.06484,
title = {On Image Segmentation With Noisy Labels: Characterization and Volume Properties of the Optimal Solutions to Accuracy and Dice},
author = {Marcus Nordström and Henrik Hult and Jonas Söderberg and Fredrik Löfman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.06484},
year = {2023}
}