Оценка неопределенности прогноза моделей компьютерного зрения для определения групп крови

Abstract

Сравнивается ряд методов для оценки неопределенности в задаче определения групп крови по изображениям реакций агглютинации (склеивания эритроцитов). Ошибки при определении группы крови могут повлечь нанесение серьезного вреда здоровью человека, поэтому необходимо оценивать возможность их возникновения. В данной работе для оценки неопределенности используются одна нейронная сеть, ансамбли нейронных сетей (классический, MC Dropout, MCMC) и медицинских экспертов. Для сравнения методов вычисляется площадь под «кривой отбрасывания» (accuracy-rejection curve). Проведенные эксперименты показывают, что среди использованных методов ошибки нейронных сетей лучше предсказывает ансамбль нейронных сетей, а ошибки лаборантов - ансамбль медицинских экспертов.