模型不确定性估计深度学习使用顺序和分类方法进行乳房图密度预测
Steven Squires1, Grey Kuling2, D Gareth Evans3
1University of Exeter, Exeter, Exeter, England, EX4 4QJ, UNITED KINGDOM OF GREAT BRITAIN AND NORTHERN IRELAND.
深度学习模型现在可以估计乳腺扫描密度预测中的不确定性,这对于乳腺癌风险评估至关重要. 这种进步提供了有价值的见解,而不会影响准确性.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 乳腺扫描密度是一个关键的乳腺癌风险因素.
- 深度学习模型可以预测乳腺扫描密度.
- 标准模型缺乏不确定性估计,限制了临床效用.
研究的目的:
- 开发具有内置不确定性估计的深度学习模型.
- 保持或改善乳腺扫描密度的预测性能.
- 提高乳腺癌风险评估的临床和研究应用.
主要方法:
- 分析了来自PROCAS研究的15万多张乳房影像.
- 在100个密度类中训练有素的分类和顺序深度学习模型.
- 使用分布式和无分布式方法进行不确定性提取.
主要成果:
- 分类和顺序模型实现了与标准回归相比较的预测性能 (RMSE ~8.4).
- 不确定性估计与读者间的变化和乳房镜视图一致性相关.
- 模型不确定性随着不同的专家密度得分和模型间的变化而增加.
结论:
- 分类和顺序深度学习方法成功地产生了对乳腺图像密度的不确定性估计.
- 这些方法提供了有价值的不确定性量化,而不会牺牲预测准确性.
- 开发的模型可以帮助更细致的乳腺癌风险评估.
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