論文の概要: Skin Deep Unlearning: Artefact and Instrument Debiasing in the Context of Melanoma Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09818v7
• Date: Thu, 27 Apr 2023 08:38:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 17:43:34.411033
• Title: Skin Deep Unlearning: Artefact and Instrument Debiasing in the Context of Melanoma Classification
• Title（参考訳）: 皮膚深部学習 : メラノーマ分類における人工物と楽器のデバイアス
• Authors: Peter J. Bevan and Amir Atapour-Abarghouei
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークは皮膚病変画像からメラノーマの分類において皮膚科レベルの性能を示した。 しかし、トレーニングデータに見られるバイアスによる予測の不規則性は、広くデプロイされる前に対処すべき問題である。 本研究では,2つの主要なバイアスアンラーニング手法を用いて,自動メラノーマ分類パイプラインからバイアスと急激な変動を確実に除去する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.71097144710995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks have demonstrated dermatologist-level performance in the classification of melanoma from skin lesion images, but prediction irregularities due to biases seen within the training data are an issue that should be addressed before widespread deployment is possible. In this work, we robustly remove bias and spurious variation from an automated melanoma classification pipeline using two leading bias unlearning techniques. We show that the biases introduced by surgical markings and rulers presented in previous studies can be reasonably mitigated using these bias removal methods. We also demonstrate the generalisation benefits of unlearning spurious variation relating to the imaging instrument used to capture lesion images. Our experimental results provide evidence that the effects of each of the aforementioned biases are notably reduced, with different debiasing techniques excelling at different tasks.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークは皮膚病変画像からのメラノーマ分類における皮膚科医レベルの性能を示しているが、トレーニングデータに見られるバイアスによる予測の不規則性は、広く展開できる前に対処すべき問題である。 本研究では,2つの主要なバイアスアンラーニング手法を用いて,自動メラノーマ分類パイプラインからバイアスと急激な変動を確実に除去する。 これらの偏り除去法を用いて,従来研究で提示された外科的マーキングや定規によるバイアスを合理的に緩和できることを示す。 また,病変画像の撮影に用いられる撮像装置に関する無学習スプリアス変動の一般化効果を示す。 実験の結果,各バイアスの影響が顕著に減少し,異なるデバイアス技術が異なるタスクに優れていることが明らかとなった。

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