深層学習における解剖学的スケールにわたる構造的不確実性: 白質病変セグメンテーションの分析

深層学習モデルの白質病変セグメンテーションにおける不確実性を、ボクセル、病変、患者の各スケールで定量化し、それぞれのスケールでの不確実性が示す誤りの特徴を明らかにした。提案した新しい病変スケールと患者スケールの不確実性指標が、既存の指標よりも誤りを効果的に捉えることを示した。