In search of truth: Evaluating concordance of AI-based anatomy segmentation models
Questo lavoro presenta un framework pratico per valutare la concordanza tra modelli di segmentazione anatomica basati sull'intelligenza artificiale in assenza di ground truth, armonizzando gli output in una rappresentazione standard e fornendo strumenti di visualizzazione interattiva, dimostrando la sua utilità nel confrontare sei modelli open-source su scansioni CT NLST per segnalare discrepanze e prioritizzare i casi di disaccordo inter-modello per la revisione da parte di esperti.
Lena Giebeler, Deepa Krishnaswamy, David Clunie, Jakob Wasserthal, Lalith Kumar Shiyam Sundar, Andres Diaz-Pinto, Klaus H. Maier-Hein, Murong Xu, Bjoern Menze, Steve Pieper, Ron Kikinis, Andrey Fedoro (…)2026-04-08✓ Author reviewed ⓘ⚡ eess