Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bridging the Gap: Differentially Private Equivariant Deep Learning for Medical Image Analysis

論文の概要: Bridging the Gap: Differentially Private Equivariant Deep Learning for Medical Image Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04338v2
Date: Tue, 20 Jun 2023 16:38:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-22 05:37:09.170764
Title: Bridging the Gap: Differentially Private Equivariant Deep Learning for Medical Image Analysis
Title（参考訳）: ギャップをブリッジする: 医用画像解析のための差分プライベートな等価深層学習
Authors: Florian A. H\"olzl, Daniel Rueckert, Georgios Kaissis
Abstract要約: 我々は、差分プライバシー(DP)を用いた医用画像解析に、ステアブル同変畳み込みネットワークを用いることを提案する。それらの改善された特徴品質とパラメータ効率は、顕著な精度向上をもたらし、プライバシーと実用性のギャップを狭める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.49320945341034
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine learning with formal privacy-preserving techniques like Differential Privacy (DP) allows one to derive valuable insights from sensitive medical imaging data while promising to protect patient privacy, but it usually comes at a sharp privacy-utility trade-off. In this work, we propose to use steerable equivariant convolutional networks for medical image analysis with DP. Their improved feature quality and parameter efficiency yield remarkable accuracy gains, narrowing the privacy-utility gap.
Abstract（参考訳）: 差分プライバシー(DP)のような正式なプライバシー保護技術を用いた機械学習は、機密性の高い医療画像データから貴重な洞察を得ると同時に、患者のプライバシーを保護することを約束する。本研究では,DPを用いた医用画像解析にステアブルな同変畳み込みネットワークを提案する。機能品質とパラメータ効率の改善は、プライバシ利用のギャップを狭めながら、驚くべき精度向上をもたらす。

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