生物医学分割中证据深度学习模型的误差与不确定性关联

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对生物医学图像分割中的不确定性量化问题，提出了一种基于证据深度学习的新框架，利用Dirichlet分布对分割标签进行建模。研究发现，证据深度学习模型在预测误差与不确定性之间的相关性方面优于传统方法，表明该模型在敏感的大模型误差检测任务上具有潜在优势。

本研究提出了一种基于专家分歧引导的不确定性估计方法（EDUE），用于医学图像分割。该方法通过利用多个评分者的变异性，显著提升了模型的校准性能，图像和像素级别的相关性分别提高了55%和23%。与最先进的深度集合相比，EDUE在单次前向传递下也展现了竞争性的分割性能。

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