Zuverlässige medizinische Bildverarbeitung durch evidenzbasierte kalibrierte Unsicherheitsschätzung

Das DEviS-Modell bietet eine effiziente und zuverlässige Methode zur Schätzung der Unsicherheit in der medizinischen Bildverarbeitung, die in verschiedene Netzwerkarchitekturen integriert werden kann. Es verbessert die Kalibrierung und Robustheit der Segmentierungsgenauigkeit und liefert gleichzeitig eine hocheffiziente Unsicherheitsschätzung für zuverlässige Vorhersagen.