BraTS2019中的不確定性分割任務

2021-09-29 03:46:04 字數 761 閱讀 2161

brats 2019中新增添了一項為任務3:分割中不確定性的量化

目的是給每乙個畫素值的**值的確定性給打分,哪些畫素可以100%的確定是屬於某種腫瘤區域,那些是很大概率的屬於某種腫瘤。

當然,臨床上最終的金標準的判斷是病理的檢測化驗。

這項新任務的重點是在神經膠質瘤區域分割的背景下探索不確定性測量,其目標是獎勵參與方法的結果**:

(a) confident when correct

(b) uncertain when incorrect

不確定性地圖:

參與者應該對整個資料集的不確定度值(0 - 100)進行規範化,使「0」表示最確定的**,「100」表示最不確定的**,最終得到針對某一類別打分的map圖。

評價指標1 : dice

有n個閾值,每個閾值都會計算此閾值下的保留的值的dice值。舉例,如果閾值為75,那麼所有大於75的畫素值都會被標記為不確定,並被剔除,不會參與到模型的評估,dice指標的計算。

隨著更多不確定性的畫素點被濾除,指標dice理應逐漸提公升。

評價指標2 : tp過濾比

在某乙個閾值下過濾掉的tp與原始閾值為100時tp的比例,閾值越小,過濾的越多,tp過濾比越大。一般認為tp過濾比越小越好。

重視不確定性

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續上。定義的常量 不確定性很小的一些量,比如 一些物理常量,我們認為他們是確定的,因此為定義的常量。決策變數 決策者可以直接控制的數量,也稱為控制變數或者政策變數。決策變數根據定義沒有真值,其值的確定依賴於決策者。價值引數 代表了決策者以及其代表人群的偏好。價值引數不應該被認為經驗數量 將價值引數的...