論文の概要: Survey on Adversarial Attack and Defense for Medical Image Analysis: Methods and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14133v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 02:59:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:41:04.362591
• Title: Survey on Adversarial Attack and Defense for Medical Image Analysis: Methods and Challenges
• Title（参考訳）: 医用画像解析における敵の攻撃・防御に関する調査:方法と課題
• Authors: Junhao Dong, Junxi Chen, Xiaohua Xie, Jianhuang Lai, Hao Chen,
• Abstract要約: 医療画像解析における敵攻撃・防衛の進歩に関する総合的な調査を報告する。 公正な比較のために、逆向きに堅牢な診断モデルのための新しいベンチマークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.63744409431001
• License:
• Abstract: Deep learning techniques have achieved superior performance in computer-aided medical image analysis, yet they are still vulnerable to imperceptible adversarial attacks, resulting in potential misdiagnosis in clinical practice. Oppositely, recent years have also witnessed remarkable progress in defense against these tailored adversarial examples in deep medical diagnosis systems. In this exposition, we present a comprehensive survey on recent advances in adversarial attacks and defenses for medical image analysis with a systematic taxonomy in terms of the application scenario. We also provide a unified framework for different types of adversarial attack and defense methods in the context of medical image analysis. For a fair comparison, we establish a new benchmark for adversarially robust medical diagnosis models obtained by adversarial training under various scenarios. To the best of our knowledge, this is the first survey paper that provides a thorough evaluation of adversarially robust medical diagnosis models. By analyzing qualitative and quantitative results, we conclude this survey with a detailed discussion of current challenges for adversarial attack and defense in medical image analysis systems to shed light on future research directions. Code is available on \href{https://github.com/tomvii/Adv_MIA}{\color{red}{GitHub}}.
• Abstract（参考訳）: 深層学習技術は、コンピュータ支援医療画像解析において優れた性能を発揮してきたが、それでも認識不能な逆境攻撃に対して脆弱であり、臨床実践における潜在的な誤診をもたらす。 近年では, 深部医療診断システムにおいて, これらの逆境に対する防御が顕著に進歩していることが指摘されている。 本発表では, 医療画像解析における敵攻撃と防衛の最近の進歩を, 応用シナリオの観点から総合的に調査する。 また、医療画像解析の文脈において、異なる種類の敵攻撃と防御方法のための統一的な枠組みも提供する。 公平な比較のために,様々なシナリオ下での対人訓練により得られた対人的堅牢な医療診断モデルのための新しいベンチマークを構築した。 我々の知る限りでは、逆向きに堅牢な医療診断モデルの徹底的な評価を提供する最初の調査論文である。 質的,定量的な結果を分析することで,医用画像解析システムにおける敵攻撃と防御の課題を解明し,今後の研究の方向性を明らかにした。 コードは \href{https://github.com/tomvii/Adv_MIA}{\color{red}{GitHub}} で公開されている。

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