Tackling Bias in the Dice Similarity Coefficient: Introducing nDSC for White Matter Lesion Segmentation

要約

医用画像処理タスクの自動セグメンテーション技術の開発には、そのようなアプローチをベンチマークで公正に判断してランク付けするための評価指標が必要です。
Dice Similarity Coefficient (DSC) は、予測されたセグメンテーションとグラウンド トゥルース マスクとの一致を比較するための一般的な選択肢です。
ただし、DSC メトリックは、グラウンド トゥルースの陽性クラスの発生率に偏っていることが示されているため、他のメトリックと組み合わせて考慮する必要があります。
この作業では、バイナリ セグメンテーション タスク用に最近提案された正規化された Dice Similarity Coefficient (nDSC) の詳細な分析を、このバイアスに取り組むために固定リコール レートで精度をスケーリングする DSC の適応として説明します。
多発性硬化症患者の磁気共鳴画像での白質病変セグメンテーションは、nDSC の適合性を経験的に評価するためのケース スタディ タスクとして選択されます。
広範囲の病変負荷を持つ 59 件の被験者スキャンで 2 つの異なるモデルを使用して、正規化された DSC を検証します。
nDSC は、標準的なランク相関係数を使用して測定された標準的な白質病変セグメンテーション ベンチマークでの病変負荷を伴う DSC よりも偏りが少ないことがわかります。
nDSC の実装は、https://github.com/NataliiaMolch/nDSC で入手できます。

要約(オリジナル)

The development of automatic segmentation techniques for medical imaging tasks requires assessment metrics to fairly judge and rank such approaches on benchmarks. The Dice Similarity Coefficient (DSC) is a popular choice for comparing the agreement between the predicted segmentation against a ground-truth mask. However, the DSC metric has been shown to be biased to the occurrence rate of the positive class in the ground-truth, and hence should be considered in combination with other metrics. This work describes a detailed analysis of the recently proposed normalised Dice Similarity Coefficient (nDSC) for binary segmentation tasks as an adaptation of DSC which scales the precision at a fixed recall rate to tackle this bias. White matter lesion segmentation on magnetic resonance images of multiple sclerosis patients is selected as a case study task to empirically assess the suitability of nDSC. We validate the normalised DSC using two different models across 59 subject scans with a wide range of lesion loads. It is found that the nDSC is less biased than DSC with lesion load on standard white matter lesion segmentation benchmarks measured using standard rank correlation coefficients. An implementation of nDSC is made available at: https://github.com/NataliiaMolch/nDSC .

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