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J-GLOBAL ID：201702231815510935   整理番号：17A1345780

逆分類精度:グランドトルースの欠如の予測セグメンテーション性能【Powered by NICT】

Reverse Classification Accuracy: Predicting Segmentation Performance in the Absence of Ground Truth

著者 (8件)： Valindria Vanya V. (Department of Computing, BioMedIA Group, Imperial College London, London, U.K.) ,  Lavdas Ioannis (Comprehensive Cancer Imaging Centre, Hammersmith Hospital, Imperial College London, London, U.K.) ,  Bai Wenjia (Department of Computing, BioMedIA Group, Imperial College London, London, U.K.) ,  Kamnitsas Konstantinos (Department of Computing, BioMedIA Group, Imperial College London, London, U.K.) ,  Aboagye Eric O. (Comprehensive Cancer Imaging Centre, Hammersmith Hospital, Imperial College London, London, U.K.) ,  Rockall Andrea G. (The RoyalMarsden NHSFoundation Trust, London, U.K.) ,  Rueckert Daniel (Department of Computing, BioMedIA Group, Imperial College London, London, U.K.) ,  Glocker Ben (Department of Computing, BioMedIA Group, Imperial College London, London, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 36  号： 8  ページ： 1597-1606  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動セグメンテーションのような,計算ツールを統合する臨床診療に場合,新しいデータに精度のレベルを評価することができ,特に自動法が適用できない場合の検出に最も重要である。しかしながら,これは,グランドトルースが存在しないために達成することは困難である。臨床データにセグメンテーション精度は交差検証法により発見されたものとは異なると思われ,検証データを増分法の開発,過剰適合と非現実的な性能の期待につながる中にしばしば使用されるからである。展開前に,性能は異なる計量を用いて定量化し,予測されたセグメンテーションは,規範セグメンテーションと比較して,しばしばエキスパートにより人手で得られた。しかし標準が利用できない場合は展開後の実際の性能についてはほとんど知られていない。本論文では,新しいデータ上でのセグメンテーション法の性能を予測するためのフレームワークとしての逆分類精度(RCA)の概念を導入した。RCAでは,逆分類器,利用可能なグランドトルースを持つ参照画像の集合上で評価されるを訓練するための新しい画像から予測されたセグメンテーションを行った。仮説を予測セグメンテーションは良好な品質であるならば,逆分類器は少なくとも参照画像のいくつかに良好な性能であろうことである。異なる分類器と分割法と多臓器セグメンテーション上で提案アプローチを検証した。著者らの結果は,個々のセグメンテーションの品質を予測し,グラウンドトゥルースがない場合のことが実際に可能であることを示した。,RCAは臨床ルーチンにおける自動処理パイプラインへの統合と大規模画像解析研究の一部として理想的である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  品質 ,  *セグメンテーション ,  分割法 ,  画像分析 ,  内臓 ,  交差検証法 ,  画像
準シソーラス用語： 自動処理 ,  参照画像 ,  セグメンテーション精度 ,  臨床データ ,  自動セグメンテーション ,  *グランドトゥルース ,  *分類精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分類精度 ,  グランドトルース ,  欠如 ,  予測 ,  セグメンテーション