論文の概要: DeepTechnome: Mitigating Unknown Bias in Deep Learning Based Assessment of CT Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13297v1
• Date: Thu, 26 May 2022 12:18:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 13:53:20.077801
• Title: DeepTechnome: Mitigating Unknown Bias in Deep Learning Based Assessment of CT Images
• Title（参考訳）: DeepTechnome: ディープラーニングによるCT画像の評価における未知のバイアスの軽減
• Authors: Simon Langer (1), Oliver Taubmann (2), Felix Denzinger (1 and 2), Andreas Maier (1), Alexander M\"uhlberg (2) ((1) Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universit\"at Erlangen-N\"urnberg, Germany, (2) Siemens Healthcare GmbH, Forchheim, Germany)
• Abstract要約: 私たちは、未知のバイアスに対するトレーニング中にディープラーニングモデルをデバイアスします。 制御領域は、バイアスに関する情報を伝達する代理として使用します。 強いバイアスを示すデータから学習する手法を応用し、対応する偏りのないデータを用いたトレーニングで観測された分類性能をほぼ完全に回復する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.62475518267084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliably detecting diseases using relevant biological information is crucial for real-world applicability of deep learning techniques in medical imaging. We debias deep learning models during training against unknown bias - without preprocessing/filtering the input beforehand or assuming specific knowledge about its distribution or precise nature in the dataset. We use control regions as surrogates that carry information regarding the bias, employ the classifier model to extract features, and suppress biased intermediate features with our custom, modular DecorreLayer. We evaluate our method on a dataset of 952 lung computed tomography scans by introducing simulated biases w.r.t. reconstruction kernel and noise level and propose including an adversarial test set in evaluations of bias reduction techniques. In a moderately sized model architecture, applying the proposed method to learn from data exhibiting a strong bias, it near-perfectly recovers the classification performance observed when training with corresponding unbiased data.
• Abstract（参考訳）: 生体情報を用いた病気の信頼性検出は, 医用画像における深層学習技術の適用性に不可欠である。 入力を事前に前処理/フィルタリングしたり、データセットの分布や正確な性質について特定の知識を仮定したりすることなく、未知のバイアスに対するトレーニング中にディープラーニングモデルをバイアスします。 制御領域をバイアスに関する情報を運ぶサロゲートとして使用し、分類器モデルを使用して特徴を抽出し、独自のモジュラーデコラレイヤーでバイアス付き中間機能を抑制する。 本手法は,再現カーネルのシミュレーションバイアスとノイズレベルを導入し,952肺CTスキャンのデータセット上で評価し,バイアス低減手法の評価に対逆テストセットを含めることを提案する。 強バイアスを示すデータから学習するために提案手法を適用した中程度のモデルアーキテクチャでは,非バイアスデータに対応するトレーニング時に観測される分類性能をほぼ完全に回復する。

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