論文の概要: An investigation into the impact of deep learning model choice on sex and race bias in cardiac MR segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13415v1
• Date: Fri, 25 Aug 2023 14:55:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 13:29:28.905891
• Title: An investigation into the impact of deep learning model choice on sex and race bias in cardiac MR segmentation
• Title（参考訳）: 深層学習モデル選択が心MR区分けにおける性差と人種バイアスに及ぼす影響に関する研究
• Authors: Tiarna Lee, Esther Puyol-Ant\'on, Bram Ruijsink, Keana Aitcheson, Miaojing Shi, Andrew P. King
• Abstract要約: 被検者の性別と人種の不均衡が、AIによる心臓磁気共鳴画像のセグメンテーションにどのように影響するかを検討する。 4つのモデルのうち3つのモデルに有意な性的偏見があり、すべてのモデルに人種的偏見がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.449342469976758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In medical imaging, artificial intelligence (AI) is increasingly being used to automate routine tasks. However, these algorithms can exhibit and exacerbate biases which lead to disparate performances between protected groups. We investigate the impact of model choice on how imbalances in subject sex and race in training datasets affect AI-based cine cardiac magnetic resonance image segmentation. We evaluate three convolutional neural network-based models and one vision transformer model. We find significant sex bias in three of the four models and racial bias in all of the models. However, the severity and nature of the bias varies between the models, highlighting the importance of model choice when attempting to train fair AI-based segmentation models for medical imaging tasks.
• Abstract（参考訳）: 医療画像では、人工知能(AI)がルーチンタスクの自動化にますます利用されている。 しかし、これらのアルゴリズムは、保護されたグループ間で異なるパフォーマンスをもたらすバイアスを示し、悪化させる可能性がある。 トレーニングデータセットにおける性別と人種の不均衡が,aiに基づくシネ型磁気共鳴画像のセグメンテーションに与える影響について,モデル選択が与える影響について検討した。 我々は3つの畳み込みニューラルネットワークモデルと1つの視覚トランスモデルを評価する。 4つのモデルのうち3つに有意な性的偏見があり、すべてのモデルに人種的偏見がある。 しかしながら、バイアスの重症度と性質はモデルによって異なり、医療画像タスクのための公平なaiベースのセグメンテーションモデルをトレーニングしようとする際のモデル選択の重要性が強調される。

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