論文の概要: MedRDF: A Robust and Retrain-Less Diagnostic Framework for Medical
Pretrained Models Against Adversarial Attack
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14564v1
- Date: Mon, 29 Nov 2021 14:46:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-30 22:56:59.911532
- Title: MedRDF: A Robust and Retrain-Less Diagnostic Framework for Medical
Pretrained Models Against Adversarial Attack
- Title（参考訳）: MedRDF: 対人攻撃に対する医学事前訓練モデルのためのロバスト・リトレーニングレス診断フレームワーク
- Authors: Mengting Xu, Tao Zhang, Daoqiang Zhang
- Abstract要約: 深いニューラルネットワークは、知覚不能な敵の例によって攻撃された場合、非破壊的であることが発見された。
本稿では, 対人攻撃に対する前訓練モデルに対するロバスト・リトレインレス診断フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.059360614824485
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep neural networks are discovered to be non-robust when attacked by
imperceptible adversarial examples, which is dangerous for it applied into
medical diagnostic system that requires high reliability. However, the defense
methods that have good effect in natural images may not be suitable for medical
diagnostic tasks. The preprocessing methods (e.g., random resizing,
compression) may lead to the loss of the small lesions feature in the medical
image. Retraining the network on the augmented data set is also not practical
for medical models that have already been deployed online. Accordingly, it is
necessary to design an easy-to-deploy and effective defense framework for
medical diagnostic tasks. In this paper, we propose a Robust and Retrain-Less
Diagnostic Framework for Medical pretrained models against adversarial attack
(i.e., MedRDF). It acts on the inference time of the pertained medical model.
Specifically, for each test image, MedRDF firstly creates a large number of
noisy copies of it, and obtains the output labels of these copies from the
pretrained medical diagnostic model. Then, based on the labels of these copies,
MedRDF outputs the final robust diagnostic result by majority voting. In
addition to the diagnostic result, MedRDF produces the Robust Metric (RM) as
the confidence of the result. Therefore, it is convenient and reliable to
utilize MedRDF to convert pre-trained non-robust diagnostic models into robust
ones. The experimental results on COVID-19 and DermaMNIST datasets verify the
effectiveness of our MedRDF in improving the robustness of medical diagnostic
models.
- Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは、不可避な敵の例に攻撃されると非ロバストであることが判明し、高い信頼性を必要とする医療診断システムに適用することは危険である。
しかし, 自然画像に優れた防御方法は, 医療診断に適していない可能性がある。
前処理法(例えば、ランダムリサイズ、圧縮)は、医療画像の小さな病変が失われる可能性がある。
拡張データセット上でネットワークを再トレーニングすることは、すでにオンラインにデプロイされている医療モデルにも実用的ではない。
したがって, 医療診断作業の容易かつ効果的な防御枠組みを設計する必要がある。
本稿では, 対人攻撃(MedRDF)に対する医学事前訓練モデルのためのロバスト・リトレイン・レス診断フレームワークを提案する。
それは関連する医療モデルの推測時間に作用する。
具体的には、各テスト画像に対して、medrdfはまず大量のノイズのコピーを作成し、事前訓練された医療診断モデルからこれらのコピーの出力ラベルを取得する。
そして、これらのコピーのラベルに基づいて、MedRDFは多数決によって最終的な堅牢な診断結果を出力する。
診断結果に加えて、MedRDFはロバスト計量(RM)を結果の信頼性として生成する。
したがって、MedRDFを用いて、事前訓練された非ロバスト診断モデルを堅牢なものに変換することは便利で信頼性が高い。
新型コロナウイルス(covid-19)およびdermamnist(dermamnist)データセットにおける実験結果は,医療診断モデルのロバスト性向上におけるmedrdfの有効性を検証する。
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