Effect of latent space distribution on the segmentation of images with multiple annotations
Rattachement africain : de, nl. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
We propose the Generalized Probabilistic U-Net, which extends the Probabilistic U-Net by allowing more general forms of the Gaussian distribution as the latent space distribution that can better approximate the uncertainty in the reference segmentations. We study the effect the choice of latent space distribution has on capturing the variation in the reference segmentations for lung tumors and white matter hyperintensities in the brain. We show that the choice of distribution affects the sample diversity of the predictions and their overlap with respect to the reference segmentations. We have made our implementation available at https://github.com/ishaanb92/GeneralizedProbabilisticUNet
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Effect of latent space distribution on the segmentation of images with multiple annotations
- Date Crossref
- 30/04/2023
- Éditeur
- Machine Learning for Biomedical Imaging
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Heidelberg University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Hospital Heidelberg pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University Medical Center Utrecht Image Sciences Institute pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Eindhoven University of Technology Department of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Heidelberg University, University Hospital Heidelberg et Image Sciences Institute — University Medical Center Utrecht, avec 1 autre affiliation.
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