論文の概要: Achieving Reliable and Fair Skin Lesion Diagnosis via Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03157v2
• Date: Tue, 16 Apr 2024 02:12:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 02:19:33.760792
• Title: Achieving Reliable and Fair Skin Lesion Diagnosis via Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 非教師なし領域適応による信頼性・公正皮膚病変診断
• Authors: Janet Wang, Yunbei Zhang, Zhengming Ding, Jihun Hamm,
• Abstract要約: 教師なしドメイン適応(UDA)は、信頼性の高い分類器を開発するために、大きな外部データセットを統合することができる。 UDAは少数派に対する偏見を効果的に軽減し、診断システムの公平性を高めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.1078084014722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of reliable and fair diagnostic systems is often constrained by the scarcity of labeled data. To address this challenge, our work explores the feasibility of unsupervised domain adaptation (UDA) to integrate large external datasets for developing reliable classifiers. The adoption of UDA with multiple sources can simultaneously enrich the training set and bridge the domain gap between different skin lesion datasets, which vary due to distinct acquisition protocols. Particularly, UDA shows practical promise for improving diagnostic reliability when training with a custom skin lesion dataset, where only limited labeled data are available from the target domain. In this study, we investigate three UDA training schemes based on source data utilization: single-source, combined-source, and multi-source UDA. Our findings demonstrate the effectiveness of applying UDA on multiple sources for binary and multi-class classification. A strong correlation between test error and label shift in multi-class tasks has been observed in the experiment. Crucially, our study shows that UDA can effectively mitigate bias against minority groups and enhance fairness in diagnostic systems, while maintaining superior classification performance. This is achieved even without directly implementing fairness-focused techniques. This success is potentially attributed to the increased and well-adapted demographic information obtained from multiple sources.
• Abstract（参考訳）: 信頼性と公正な診断システムの開発は、ラベル付きデータの不足によって制約されることが多い。 この課題に対処するために、信頼性の高い分類器を開発するために、大規模な外部データセットを統合するために、教師なしドメイン適応(UDA)の実現可能性を検討する。 複数のソースによるUDAの採用は、トレーニングセットを同時に強化し、異なる取得プロトコルによって異なる皮膚病変データセット間のドメインギャップをブリッジすることができる。 特に、UDAは、ターゲットドメインから限られたラベル付きデータしか入手できないカスタムスキン病変データセットを使用したトレーニングにおいて、診断信頼性を向上させるための実践的な約束を示す。 本研究では、ソースデータ利用に基づく3つのUDAトレーニングスキーム(シングルソース、コンバインドソース、マルチソースUDA)について検討する。 以上の結果から,UDAを複数のソースに適用した2進分類と多進分類の有効性が示唆された。 複数クラスタスクにおけるテストエラーとラベルシフトとの間には強い相関関係が観察されている。 本研究は,UDAが少数派に対する偏見を効果的に軽減し,診断システムの公平性を向上し,優れた分類性能を維持したことを示すものである。 これは公平性を重視したテクニックを直接実装しなくても達成できる。 この成功は、複数の情報源から得られた人口統計情報の増加と順応性の高さに起因する可能性がある。

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