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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 520 - 525 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2023.33.6.520
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딥러닝의 예측은 학습 데이터에 기반한 가장 성능이 좋은 모형의 점추정값을 나타내기에 이에 대한 불확실성 측정의 필요성이 최근에 부각되고 있다. 이미지 분할과 같은 분류 문제에서의 예측 불확실성을 측정하고자하는 연구가 진행되었지만, 다중 분류 문제에 적용한 사례는 아직 그리 많지 않다. 본 연구에서는 다중 분류에서도 해석이 쉬운 불확실성 측정법을 제시하고 기존에 제안된 불확실성 측정법의 한계점 및 제안된 방법과의 차이점을 비교하고자 한다. 이를 위해 두 개의 클래스를 가진 의료이미지와 세 개의 클래스를 가진 동물 이미지에 대한 실험을 진행하였고, 제안된 방법이 기존에 제안된 방법보다 해석하기 용이하고 클래스 간 경계가 아닌 모델이 예측하기에 불확실성이 큰 부분을 잘 포착할 수 있음을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 기존 불확실성 정량화 방법
5. 실험 및 결과
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Tanya Nair, Doina Precup, Douglas L. Arnold, and Tal Arbel, “Exploring uncertainty measures in deep networks for multiple sclerosis lesion detection and segmentation,” Medical image analysis, vol. 59, https://doi.org/10.1016/j.media.2019.101557, 2020.
Abhijit Guha Roy, Sailesh Conjeti, Nassir Navab, and Christian Wachinger, “Bayesian QuickNAT: Model uncertainty in deep whole-brain segmentation for structure-wise quality control,” Neuro Image, vol. 195, pp. 11-22, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.20
Seeböck, Philipp, et al., “Exploiting epistemic uncertainty of anatomy segmentation for anomaly detection in retinal OCT,” IEEE transactions on medical imaging, vol. 39, no. 1, pp. 87-98, 2019.
LaBonte, Tyler, Carianne Martinez, and Scott A. Roberts, “We know where we don't know: 3d bayesian cnns for credible geometric uncertainty,” https://doi.org/10.48550/arXiv.1910.10793, 2019.
Tanya Nair, Doina Precup, Douglas L. Arnold, and Tal Arbel, “Exploring uncertainty measures in deep networks for multiple sclerosis lesion detection and segmentation,” Medical image analysis, vol. 59, January 2020.
Abhijit Guha Roy, Sailesh Conjeti, Nassir Navab, and Christian Wachinger, “Bayesian QuickNAT: Model uncertainty in deep whole-brain segmentation for structure-wise quality control,” Neuro Image, vol. 195, pp. 11-22, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.20
Seeböck, Philipp, et al., “Exploiting epistemic uncertainty of anatomy segmentation for anomaly detection in retinal OCT,” IEEE transactions on medical imaging, vol. 39, no. 1, pp. 87-98, 2019.
LaBonte, Tyler, Carianne Martinez, and Scott A. Roberts, “We know where we don't know: 3d bayesian cnns for credible geometric uncertainty,” https://doi.org/10.48550/arXiv.1910.10793, 2019.
Tanya Nair, Doina Precup, Douglas L. Arnold, and Tal Arbel, “Exploring uncertainty measures in deep networks for multiple sclerosis lesion detection and segmentation,” Medical image analysis, vol. 59, January 2020.
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