Bayesian Uncertainty Estimation by Hamiltonian Monte Carlo: Applications to Cardiac MRI Segmentation

Core Concepts

Bayesian Uncertainty Estimation using Hamiltonian Monte Carlo improves segmentation accuracy and uncertainty estimation in cardiac MRI.

Abstract

Deep learning methods in medical image segmentation can be miscalibrated and overconfident, leading to "silent failures" in clinical applications. Bayesian statistics offer a solution for failure detection based on posterior probability estimation. Proposed HMC-CP framework enhances uncertainty estimation and segmentation accuracy. Cyclical annealing strategy in HMC captures local and global geometries for efficient Bayesian DNN training. Functional space diversity analysis reveals superior uncertainty estimation with proposed method. Evaluation on ACDC, M&M, and QMRI datasets shows improved performance compared to baseline methods.

Stats

Bayesian statistics provide an intuitive approach to DL failure detection. HMC-CP framework improves segmentation accuracy and uncertainty estimation.

Quotes

"Our results show that the proposed method improves both segmentation accuracy and uncertainty estimation for in- and out-of-domain data."

Key Insights Distilled From

Bayesian Uncertainty Estimation by Hamiltonian Monte Carlo

by Yido... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02311.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 제안된 방법을 다른 의료 이미징 작업에 적용할 수 있습니까?

제안된 방법은 다른 의료 이미징 작업에 적용할 수 있습니다. 먼저, 제안된 Bayesian Unsertainty Estimation by Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 방법은 DL 모델의 불확실성을 신뢰할 수 있는 방식으로 측정하고 이를 통해 신뢰성 있는 의료 이미징 세그멘테이션을 제공합니다. 이 방법은 DL 모델의 불확실성을 정확하게 추정하고, 이를 통해 잠재적인 잘못된 예측을 탐지하고 신뢰할 수 있는 의료 응용 프로그램을 개선할 수 있습니다. 이러한 방법은 다른 의료 이미징 작업에도 적용될 수 있으며, 다른 의료 이미징 작업에서도 모델의 불확실성을 신뢰할 수 있는 방식으로 측정하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.