論文の概要: Overcoming Barriers to Data Sharing with Medical Image Generation: A Comprehensive Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03769v1
• Date: Sun, 29 Nov 2020 15:41:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 08:56:23.909288
• Title: Overcoming Barriers to Data Sharing with Medical Image Generation: A Comprehensive Evaluation
• Title（参考訳）: 医用画像生成によるデータ共有の障壁を克服する:包括的評価
• Authors: August DuMont Sch\"utte, J\"urgen Hetzel, Sergios Gatidis, Tobias Hepp, Benedikt Dietz, Stefan Bauer and Patrick Schwab
• Abstract要約: 我々は、GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて、合成患者データからなる医用画像データセットを作成する。 合成画像は、理想的には、ソースデータセットと類似した統計特性を持つが、機密性の高い個人情報は含まない。 合成画像の品質は、合成データセットと実データセットの両方で訓練された予測モデルの性能差によって測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.983449515155414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Privacy concerns around sharing personally identifiable information are a major practical barrier to data sharing in medical research. However, in many cases, researchers have no interest in a particular individual's information but rather aim to derive insights at the level of cohorts. Here, we utilize Generative Adversarial Networks (GANs) to create derived medical imaging datasets consisting entirely of synthetic patient data. The synthetic images ideally have, in aggregate, similar statistical properties to those of a source dataset but do not contain sensitive personal information. We assess the quality of synthetic data generated by two GAN models for chest radiographs with 14 different radiology findings and brain computed tomography (CT) scans with six types of intracranial hemorrhages. We measure the synthetic image quality by the performance difference of predictive models trained on either the synthetic or the real dataset. We find that synthetic data performance disproportionately benefits from a reduced number of unique label combinations and determine at what number of samples per class overfitting effects start to dominate GAN training. Our open-source benchmark findings also indicate that synthetic data generation can benefit from higher levels of spatial resolution. We additionally conducted a reader study in which trained radiologists do not perform better than random on discriminating between synthetic and real medical images for both data modalities to a statistically significant extent. Our study offers valuable guidelines and outlines practical conditions under which insights derived from synthetic medical images are similar to those that would have been derived from real imaging data. Our results indicate that synthetic data sharing may be an attractive and privacy-preserving alternative to sharing real patient-level data in the right settings.
• Abstract（参考訳）: 個人識別可能な情報の共有に関するプライバシー上の懸念は、医学研究におけるデータ共有の大きな障壁である。 しかし、多くの場合、研究者は特定の個人の情報に興味がなく、むしろコホートレベルでの洞察を導き出そうとしている。 本稿では、GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて、合成患者データからなる医用画像データセットを作成する。 合成画像は、理想的には、ソースデータセットと類似した統計特性を持つが、機密性の高い個人情報は含まない。 胸部x線写真における2種類のganモデルによる合成データの品質について検討し,14種類の放射線画像と6種類の頭蓋内出血を伴う脳ctスキャンについて検討した。 合成データと実データの両方で訓練された予測モデルの性能差から合成画像品質を測定する。 合成データの性能は,一意のラベルの組み合わせを減らし,クラスごとの過剰適合効果がGANトレーニングに支配的になるかどうかを判断する。 オープンソースベンチマークの結果は、合成データ生成が空間分解能の高レベルから恩恵を受けることを示唆している。 また,データモダリティを統計的に有意な範囲で合成画像と実際の医用画像の判別において,訓練された放射線技師がランダムに評価しない読者調査を行った。 本研究は, 医用画像から得られた洞察が, 実際の画像データから得られたものと類似しているという実践的条件を概説し, 有用なガイドラインを提供する。 以上の結果から, 人工的データ共有は, 患者レベルのデータを適切な設定で共有するよりも, 魅力的かつプライバシ保護的な手段である可能性が示唆された。

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