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- W2591656963 abstract "Mit der vermehrten Verbreitung von Verfahren aus dem Bereich des Maschinellen Lernens in der medizinische Bildverarbeitung wird eine grose Menge von akkurat annotierten medizinischen Bilddaten benotigt. Die begrenzten Ressourcen von medizinischen Experten entwickeln sich dabei zum Flaschenhals fur das gesamte Forschungsgebiet. Eine neuartige Methode zum Annotieren von Daten im grosen Stil, die bereits Einzug in die medizinische Bildverarbeitung erhalten hat, istdas sogenannte Crowdsourcing, welches auf dem Outsourcen kognitiver Aufgaben an anonyme Internetbenutzer basiert. Eine grose Herausforderung in diesem Zusammenhang ist die hohe Varianz der Annotationsqualitat, die in der Regel durch redundante Aufgabenverteilung gelost wird. In diesem Beitrag stellen wir einen neuartigen Ansatz zur Bewertung der Annotationsqualitat auf Basis von Clickstreams vor. Inspiriert von Verfahren zur Analyse von Benutzerverhalten in sozialen Netzwerken [1] und biometrischen Benutzerauthentifizierung [2] konvertieren wir die Benutzereingaben in einen Vektor von Interaktionsmerkmalen und trainieren einen Regressor, der die Annotationsqualitat, reprasentiert durch den DICE Koeffizienten, schatzt. Mehrere Annotationen konnen so konfidenzgewichtet zu einer finalen Objektsegmentierung fusioniert werden. Unter Verwendung von 20.000 Crowdsegmentierungen auf offentlich verfugbaren Datensatzen zeigen wir (1) dass unser Verfahren mit weniger als der Halfte der Kosten dieselbe Qualitat im Vergleich zum verbreiteten Majority Voting erreicht und (2) hervorragend auf neue Domanen generalisiert, die nicht in den Trainingsbildern enthalten sind. Durch die Kostenersparnis ist das Anwendungspotential fur dieneue Methode hoch." @default.
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