Deep Ensemble Convolutional Neural Networks has become a methodology of choice for analyzing medical images with a diagnostic performance comparable to a physician, including the diagnosis of Diabetic Retinopathy. However, commonly used techniques are deterministic and are therefore unable to provide any estimate of predictive uncertainty. Quantifying model uncertainty is crucial for reducing the risk of misdiagnosis. A reliable architecture should be well-calibrated to avoid over-confident predictions. To address this, we propose a UATTA-ENS: Uncertainty-Aware Test-Time Augmented Ensemble Technique for 5 Class PIRC Diabetic Retinopathy Classification to produce reliable and well-calibrated predictions.


翻译:深相连结的革命神经网络已成为分析诊断性能与医生相当的医疗图像的首选方法,包括诊断糖尿病雷蒂诺病,但常用技术具有确定性,因此无法提供预测性不确定性的任何估计。量化模型不确定性对于减少诊断错误的风险至关重要。可靠的结构应该加以适当校准,以避免过度自信的预测。为了解决这个问题,我们提议为5级PIRC糖尿病雷蒂诺病分类提供UATTA-ENS:不确定性-软件-测试-测试-时间增强的聚合技术,以产生可靠和精确的预测。

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