基于多轴融合的对比增强MR图像翻译中的不确定性估计
图像与视频处理
2023-11-22 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
近年来，深度学习已广泛应用于各类医学成像与图像处理任务。本文关注三维医学图像到图像翻译中认知不确定性（epistemic uncertainty）的估计。我们提出一种新颖的模型不确定性量化方法——多轴融合（Multi-Axis Fusion, MAF），其依赖于对体数据多视角所得互补信息的整合。该方法应用于基于原生T1、T2和T2-FLAIR扫描合成对比增强T1加权图像的任务。定量结果表明，对于MAF方法，平均绝对图像合成误差与平均不确定性得分间存在强相关（）。因此，我们认为MAF是解决推理时检测合成失败这一高度相关任务的有前景方法。
引用
@article{arxiv.2311.12153,
title = {Uncertainty Estimation in Contrast-Enhanced MR Image Translation with Multi-Axis Fusion},
author = {Ivo M. Baltruschat and Parvaneh Janbakhshi and Melanie Dohmen and Matthias Lenga},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.12153},
year = {2023}
}