Reproducibility in machine learning for medical imaging

要約

再現性は科学の基礎であり、調査結果の複製は調査結果が知識になるプロセスです。
多くの科学分野が再現性の危機に瀕していると広く考えられています。
これにより、研究の再現性を向上させるためのさまざまなガイドラインが発行されました。
この教訓的な章は、医用画像の機械学習の分野の研究者のための再現性の紹介となることを意図しています。
まず、さまざまな種類の再現性を区別します。
それらのそれぞれについて、それを定義し、それを達成するための要件を記述し、その有用性について議論することを目指しています。
この章は、再現性の利点に関する議論と、この概念への非独断的なアプローチと研究実践におけるその実装への嘆願で終わります。

要約(オリジナル)

Reproducibility is a cornerstone of science, as the replication of findings is the process through which they become knowledge. It is widely considered that many fields of science are undergoing a reproducibility crisis. This has led to the publications of various guidelines in order to improve research reproducibility. This didactic chapter intends at being an introduction to reproducibility for researchers in the field of machine learning for medical imaging. We first distinguish between different types of reproducibility. For each of them, we aim at defining it, at describing the requirements to achieve it and at discussing its utility. The chapter ends with a discussion on the benefits of reproducibility and with a plea for a non-dogmatic approach to this concept and its implementation in research practice.

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