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置信度轮廓：针对医学语义分割的不确定性感知注释
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了利用多个标注者的变异性作为“地面真相”的不确定性来源，并结合概率U-Net进行测试。结果表明，该方法能够提高预测不确定性的估计，同时提高样本准确度和样本多样性。在实际应用中，该方法可以告诉医生有关分割结果的置信度。
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关键要点
- 研究利用多个标注者的变异性作为地面真相的不确定性来源。
- 将变异性与概率U-Net相结合进行测试。
- 在LIDC-IDRI肺结节CT数据集和MICCAI2012前列腺MRI数据集上进行实验。
- 该方法提高了预测不确定性的估计。
- 样本准确度和样本多样性得到了提升。
- 在实际应用中，该方法可以提供分割结果的置信度信息给医生。
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