論文の概要: EdgeMixup: Improving Fairness for Skin Disease Classification and
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13883v1
- Date: Mon, 28 Feb 2022 15:33:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-01 14:23:08.783769
- Title: EdgeMixup: Improving Fairness for Skin Disease Classification and
Segmentation
- Title（参考訳）: EdgeMixup: 皮膚疾患の分類と分類の公平性を改善する
- Authors: Haolin Yuan, Armin Hadzic, William Paul, Daniella Villegas de Flores,
Philip Mathew, John Aucott, Yinzhi Cao, Philippe Burlina
- Abstract要約: 皮膚病変は、広範囲の感染症やその他の病気の早期の指標である可能性がある。
深層学習(DL)モデルを用いた皮膚病変の診断は,プレスクリーニング患者を支援できる可能性が高い。
これらのモデルは、トレーニングデータに固有のバイアスを学習することが多く、ライトやダークスキンのトーンを持つ人の診断において、パフォーマンスのギャップを生じさせる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.750368551427494
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Skin lesions can be an early indicator of a wide range of infectious and
other diseases. The use of deep learning (DL) models to diagnose skin lesions
has great potential in assisting clinicians with prescreening patients.
However, these models often learn biases inherent in training data, which can
lead to a performance gap in the diagnosis of people with light and/or dark
skin tones. To the best of our knowledge, limited work has been done on
identifying, let alone reducing, model bias in skin disease classification and
segmentation. In this paper, we examine DL fairness and demonstrate the
existence of bias in classification and segmentation models for subpopulations
with darker skin tones compared to individuals with lighter skin tones, for
specific diseases including Lyme, Tinea Corporis and Herpes Zoster. Then, we
propose a novel preprocessing, data alteration method, called EdgeMixup, to
improve model fairness with a linear combination of an input skin lesion image
and a corresponding a predicted edge detection mask combined with color
saturation alteration. For the task of skin disease classification, EdgeMixup
outperforms much more complex competing methods such as adversarial approaches,
achieving a 10.99% reduction in accuracy gap between light and dark skin tone
samples, and resulting in 8.4% improved performance for an underrepresented
subpopulation.
- Abstract（参考訳）: 皮膚病変は、幅広い感染症や他の疾患の早期の指標となりうる。
皮膚病変の診断におけるdeep learning(dl)モデルの使用は,前スクリーニング患者に対する臨床医の補助に大いに有用である。
しかし、これらのモデルはしばしばトレーニングデータに固有のバイアスを学習し、明暗の肌色を持つ人々の診断におけるパフォーマンスのギャップを生じさせる。
私たちの知る限りでは、皮膚疾患の分類と分節におけるバイアスを識別、軽減、モデル化する作業は限られています。
本稿では,皮膚色が暗く,肌色が薄い個体に比べて,ライム,ティネア・コーポリス,ヘルペス・ゾスターなどの特定の疾患に対する分類・区分モデルにおいて,dlの公平性を検証し,バイアスの存在を実証する。
そこで本研究では,入力皮膚病変画像とそれに対応するエッジ検出マスクと,彩度変化を併用したモデルフェアネスを改善するために,EdgeMixupと呼ばれる新しい前処理,データ修正手法を提案する。
皮膚疾患分類のタスクでは、EdgeMixupは、敵のアプローチのようなより複雑な競合方法よりも優れており、光と暗い皮膚のトーンサンプルの精度ギャップを10.99%削減し、人口密度の低いサブポレーションのパフォーマンスを8.4%向上させた。
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