分割不确定性的空间感知评估
计算机视觉与模式识别
2025-06-23 v1 人工智能
性能
机器学习
摘要
不确定性图可突出显示分割预测中不可靠的区域。然而,大多数不确定性评估指标独立地处理体素,忽略了空间上下文与解剖结构。因此,它们可能为定性上截然不同的模式(例如分散的不确定性与沿边界对齐的不确定性)赋予相同的分数。我们提出了三种结合结构与边界信息的空间感知指标,并在来自医学分割十项全能中前列腺区域分割挑战赛的医学影像数据上进行了全面验证。我们的结果表明,所提指标与临床重要因素的对齐性更好,且能更好地区分有意义的不确定性模式与伪不确定性模式。
引用
@article{arxiv.2506.16589,
title = {Spatially-Aware Evaluation of Segmentation Uncertainty},
author = {Tal Zeevi and Eléonore V. Lieffrig and Lawrence H. Staib and John A. Onofrey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.16589},
year = {2025}
}
备注
Presented at the 4th Workshop on Uncertainty Quantification for Computer Vision (CVPR 2025), June 11, 2025. This version is not included in the official proceedings