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医学图像分割中故障检测方法的比较基准：揭示置信度聚合的作用
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一个用于评估医学图像分割中失败检测方法的综合基准框架，通过分析当前失败检测度量的优点和局限性，推崇风险覆盖分析作为一种整体评估方法。通过在包含五个公开的三维医学图像集合的综合数据集上评估各种失败检测策略的有效性，发现像素置信度聚合的重要性，并观察到在医学图像分割中，集合预测之间的成对Dice分数表现优秀，将其定位为简单而稳健的失败检测基准。
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关键要点
- 本文介绍了评估医学图像分割中失败检测方法的综合基准框架。
- 分析了当前失败检测度量的优点和局限性。
- 推崇风险覆盖分析作为整体评估方法。
- 在五个公开的三维医学图像集合的综合数据集上评估各种失败检测策略的有效性。
- 发现像素置信度聚合的重要性。
- 观察到集合预测之间的成对Dice分数表现优秀。
- 将成对Dice分数定位为简单而稳健的失败检测基准。
- 基准框架将提供给社区以促进持续研究。
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