Expert Disagreement-Guided Uncertainty Estimation (EDUE) improves model calibration and segmentation performance in medical image analysis.
提案されたEDUE方法は、医用画像セグメンテーションの不確実性推定を改善し、専門家の意見と強い相関を示すだけでなく、堅牢なセグメンテーションパフォーマンスを維持します。