연구진은 의료 영상 분할의 신뢰성 있는 불확실성 추정을 위해 SegWithU라는 새로운 프레임워크를 제안합니다.
SegWithU는 기존 분할 모델에 경량화된 불확실성 헤드를 추가하여, 중간 특징을 활용하고 랭크-1 후방 탐침을 사용하여 불확실성을 교란 에너지로 모델링합니다.
ACDC, BraTS2024, LiTS 데이터셋에서 SegWithU는 단일 순전파 기준 성능을 능가하며, 분할 품질을 유지하면서 AUROC/AURC 지표에서 우수한 결과를 보였습니다.