論文の概要: On Evaluating Adversarial Robustness of Chest X-ray Classification: Pitfalls and Best Practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08130v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 20:35:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 15:03:00.550945
• Title: On Evaluating Adversarial Robustness of Chest X-ray Classification: Pitfalls and Best Practices
• Title（参考訳）: 胸部X線分類における対向ロバスト性の評価について:落とし穴とベストプラクティス
• Authors: Salah Ghamizi, Maxime Cordy, Michail Papadakis, and Yves Le Traon
• Abstract要約: 胸部X線分類のロバスト性は自然画像よりも評価が難しい。 本研究は医学的診断の特異性を考慮していない。 胸部X線分類モデルのロバスト性評価としては,3つのデータセット,7つのモデル,18の疾患について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.142684157074498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Vulnerability to adversarial attacks is a well-known weakness of Deep Neural Networks. While most of the studies focus on natural images with standardized benchmarks like ImageNet and CIFAR, little research has considered real world applications, in particular in the medical domain. Our research shows that, contrary to previous claims, robustness of chest x-ray classification is much harder to evaluate and leads to very different assessments based on the dataset, the architecture and robustness metric. We argue that previous studies did not take into account the peculiarity of medical diagnosis, like the co-occurrence of diseases, the disagreement of labellers (domain experts), the threat model of the attacks and the risk implications for each successful attack. In this paper, we discuss the methodological foundations, review the pitfalls and best practices, and suggest new methodological considerations for evaluating the robustness of chest xray classification models. Our evaluation on 3 datasets, 7 models, and 18 diseases is the largest evaluation of robustness of chest x-ray classification models.
• Abstract（参考訳）: 敵攻撃に対する脆弱性は、Deep Neural Networksのよく知られた弱点である。 研究の大半は、ImageNetやCIFARのような標準化されたベンチマークによる自然画像に焦点を当てているが、実際の応用、特に医学領域における研究はほとんどない。 これまでの主張とは対照的に,胸部x線分類のロバスト性は評価が極めて困難であり,データセットやアーキテクチャ,ロバストネス指標に基づく評価が極めて異なっていた。 これまでの研究では、疾患の同時発生、ラベルラー(ドメインの専門家)の不一致、攻撃の脅威モデル、各攻撃の成功に対するリスクの影響など、医療診断の特異性は考慮されていない。 本稿では,胸部x線分類モデルのロバスト性を評価するために,方法論の基礎を議論し,落とし穴とベストプラクティスを考察し,新しい方法論的考察を提案する。 胸部X線分類モデルのロバスト性評価としては,3つのデータセット,7つのモデル,18の疾患について検討した。

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