論文の概要: Toward Robust Diagnosis: A Contour Attention Preserving Adversarial Defense for COVID-19 Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16806v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 08:01:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 16:41:03.916105
• Title: Toward Robust Diagnosis: A Contour Attention Preserving Adversarial Defense for COVID-19 Detection
• Title（参考訳）: ロバスト診断に向けて : 新型コロナウイルス感染予防のための輪郭注意保護
• Authors: Kun Xiang, Xing Zhang, Jinwen She, Jinpeng Liu, Haohan Wang, Shiqi Deng, Shancheng Jiang
• Abstract要約: 本稿では,肺腔エッジ抽出に基づく Contour Attention Preserving (CAP) 法を提案する。 実験結果から, 本手法は, 複数の対角防御および一般化タスクにおいて, 最先端の性能を実現することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.953610196636784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the COVID-19 pandemic puts pressure on healthcare systems worldwide, the computed tomography image based AI diagnostic system has become a sustainable solution for early diagnosis. However, the model-wise vulnerability under adversarial perturbation hinders its deployment in practical situation. The existing adversarial training strategies are difficult to generalized into medical imaging field challenged by complex medical texture features. To overcome this challenge, we propose a Contour Attention Preserving (CAP) method based on lung cavity edge extraction. The contour prior features are injected to attention layer via a parameter regularization and we optimize the robust empirical risk with hybrid distance metric. We then introduce a new cross-nation CT scan dataset to evaluate the generalization capability of the adversarial robustness under distribution shift. Experimental results indicate that the proposed method achieves state-of-the-art performance in multiple adversarial defense and generalization tasks. The code and dataset are available at https://github.com/Quinn777/CAP.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが世界中の医療システムに圧力をかける中、コンピュータ断層画像に基づくAI診断システムは早期診断のための持続可能なソリューションとなっている。 しかし、敵の摂動下でのモデルワイド脆弱性は、実際の状況においてその展開を妨げる。 複雑な医用テクスチャの特徴を生かした医用画像領域に、既存の対人訓練戦略を一般化することは困難である。 この課題を克服するため,肺腔エッジ抽出に基づく Contour Attention Preserving (CAP) 法を提案する。 輪郭先行特性をパラメータ正規化により注意層に注入し, ハイブリッド距離測定によるロバストな経験的リスクを最適化する。 次に,分布シフト下での対向ロバストネスの一般化能力を評価するために,新しいクロスネーションCTスキャンデータセットを導入する。 実験結果から,複数の対角防御および一般化タスクにおいて,提案手法が最先端の性能を達成することを示す。 コードとデータセットはhttps://github.com/quinn777/capで入手できる。

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