Arctique: An artificial histopathological dataset unifying realism and controllability for uncertainty quantification

要約

不確実性定量化 (UQ) は、信頼性の高い画像セグメンテーションにとって重要です。
しかし、この分野では新しい手法が継続的に開発されているものの、合意されたベンチマークが不足しているため、体系的な比較と評価が制限されています。現在の UQ 手法は通常、過度に単純化されたおもちゃのデータセットか、複雑な現実世界のデータセットでテストされます。
本当の不確実性を見分ける。
制御性と複雑性の両方を統合するために、病理組織学的結腸画像をモデルにして手続き的に生成されたデータセットである Arctique を導入します。
我々は 2 つの理由から組織病理学的画像を選択しました。1) 複雑な物体構造と非常に多様な外観の点で複雑で、セグメンテーションに困難な問題が生じる、2) 医療診断に広く普及しており、それぞれ高品質 UQ との関連性がある。
Arctique を生成するために、固有のノイズ操作を使用して 3D シーンを作成するための Blender ベースのフレームワークを確立しました。
Arctique には、正確なマスクとノイズの多いラベル シミュレーションを含む 50,000 のレンダリング イメージが含まれています。
画像とラベルの両方の不確実性を独立して制御することで、一般的に使用されるいくつかの UQ 法のパフォーマンスを効果的に研究できることを示します。
したがって、Arctique は、複雑なマルチオブジェクト環境における UQ テクニックやその他の方法論のベンチマークと進歩のための重要なリソースとして機能し、現実性と制御性の間のギャップを橋渡しします。
すべてのコードは公開されており、出荷されたイメージの再作成と制御された操作、および新しいシーンの作成とレンダリングが可能です。

要約(オリジナル)

Uncertainty Quantification (UQ) is crucial for reliable image segmentation. Yet, while the field sees continual development of novel methods, a lack of agreed-upon benchmarks limits their systematic comparison and evaluation: Current UQ methods are typically tested either on overly simplistic toy datasets or on complex real-world datasets that do not allow to discern true uncertainty. To unify both controllability and complexity, we introduce Arctique, a procedurally generated dataset modeled after histopathological colon images. We chose histopathological images for two reasons: 1) their complexity in terms of intricate object structures and highly variable appearance, which yields challenging segmentation problems, and 2) their broad prevalence for medical diagnosis and respective relevance of high-quality UQ. To generate Arctique, we established a Blender-based framework for 3D scene creation with intrinsic noise manipulation. Arctique contains 50,000 rendered images with precise masks as well as noisy label simulations. We show that by independently controlling the uncertainty in both images and labels, we can effectively study the performance of several commonly used UQ methods. Hence, Arctique serves as a critical resource for benchmarking and advancing UQ techniques and other methodologies in complex, multi-object environments, bridging the gap between realism and controllability. All code is publicly available, allowing re-creation and controlled manipulations of our shipped images as well as creation and rendering of new scenes.

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