[논문리뷰] CheXmask-U: Quantifying uncertainty in landmark-based anatomical segmentation for X-ray images본 논문은 의료 영상 분할 시스템의 안전한 임상 배포를 위해 랜드마크 기반 해부학적 분할 에서 불확실성 추정을 연구합니다. 기존 픽셀 기반 불확실성 연구와 달리, 내재적 토폴로지 보장을 제공하는 랜드마크 기반 모델에 대한 불확실성 추정의 간극을 해결하고, 신뢰할 수 없는 예측을 식별하는 것을 목표로 합니다.#Review#Uncertainty Quantification#Landmark Segmentation#Chest X-ray#VAE#Graph Neural Networks#Out-of-Distribution Detection#Medical Imaging2025년 12월 14일댓글 수 로딩 중