超越不确定性：采集退化下手术分割的通用故障监控

在采集退化的情况下，手术分割网络可能会悄无声息地失败：即使模型置信度仍然很高，预测的掩模也可能是错误的。现有的部署时间监控器主要依赖于不确定性估计，因此可能会错过可信的故障。我们提出了 TCSR-Monitor（时间适形手术风险监视器），这是一种事后故障监控框架，它将置信度与可观察形状、时间一致性和图像质量线索结合起来。 TCSR-Monitor 封装了冻结分段模型，不需要模型内部结构，并且在部署时无需 真值 即可运行。我们还引入了一种验证协议来评估警报在分布变化下是否仍然可信。在 EndoVis 2017 上，留一损坏评估表明 TCSR-Monitor 可以推广到看不见的采集退化，并且大大优于基于置信度的基线。循环控制确认它可以预测分割失败，而不是简单地检测损坏的图像。蒙德里安保形校准平衡了不同退化严重程度的误报率，但在中度损坏的情况下，单个全局阈值仍然会对高达 40% 的正确分段帧产生误报。到 SAM2 的零样本传输展示了功能的可移植性，尽管熵在两个评估阈值上都优于传输的监视器。总体而言，采集退化下的可靠监控受益于互补的可观测信号，而不仅仅是置信度，但仍然存在大量的误报和传输限制。