論文の概要: Unsupervised bias discovery in medical image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00451v1
• Date: Fri, 1 Sep 2023 13:29:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 13:20:17.873770
• Title: Unsupervised bias discovery in medical image segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像分割における教師なしバイアス発見
• Authors: Nicol\'as Gaggion, Rodrigo Echeveste, Lucas Mansilla, Diego H. Milone, Enzo Ferrante
• Abstract要約: 医学画像における解剖学的セグメンテーションのためのディープラーニングモデルは、特定のサブ集団に対するバイアスを示すことができる。 そこで本研究では,バイオメディカルイメージセグメンテーションのモデルバイアスを予測できる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.169194620442498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It has recently been shown that deep learning models for anatomical segmentation in medical images can exhibit biases against certain sub-populations defined in terms of protected attributes like sex or ethnicity. In this context, auditing fairness of deep segmentation models becomes crucial. However, such audit process generally requires access to ground-truth segmentation masks for the target population, which may not always be available, especially when going from development to deployment. Here we propose a new method to anticipate model biases in biomedical image segmentation in the absence of ground-truth annotations. Our unsupervised bias discovery method leverages the reverse classification accuracy framework to estimate segmentation quality. Through numerical experiments in synthetic and realistic scenarios we show how our method is able to successfully anticipate fairness issues in the absence of ground-truth labels, constituting a novel and valuable tool in this field.
• Abstract（参考訳）: 近年、医学画像における解剖学的セグメンテーションの深層学習モデルは、性別や民族といった保護的属性の観点から定義された特定のサブ人口に対するバイアスを示すことが示されている。 この文脈では、深いセグメンテーションモデルの公平性の監査が重要となる。 しかし、このような監査プロセスは一般的に、ターゲットの人口に対して、特に開発からデプロイまで、必ずしも利用できないような、地道なセグメンテーションマスクへのアクセスを必要とする。 本稿では, 地中アノテーションを使わずに生体画像分割におけるモデルバイアスを予測できる新しい手法を提案する。 教師なしバイアス検出手法は,逆分類精度フレームワークを用いてセグメンテーション品質を推定する。 合成・現実的なシナリオにおける数値実験を通じて,本手法は,地中構造ラベルの欠如による公平性の問題の予測に成功し,この分野での斬新で価値のあるツールを構成することを示す。

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