深度学习（DL）在数字病理应用中表现出很大的潜力。诊断DL的解决方案的鲁棒性对于安全的临床部署至关重要。在这项工作中，我们通过增加数字病理学中的DL预测的不确定性估计，可以通过提高一般预测性能或通过检测错误预测性来导致临床应用的价值增加。我们将模型 - 集成方法（MC辍学和深度集成）的有效性与模型 - 不可知方法（测试时间增强，TTA）进行比较。此外，比较了四个不确定性度量。我们的实验专注于两个域改变情景：转移到不同的医疗中心和癌症的不足亚型。我们的结果表明，不确定性估计可以增加一些可靠性并降低对分类阈值选择的敏感性。虽然高级指标和深度集合在我们的比较中表现最佳，但更简单的度量和TTA的附加值很小。重要的是，所有评估的不确定度估计方法的益处通过域移位减少。
translated by 谷歌翻译