論文の概要: Analysing race and sex bias in brain age prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10835v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 14:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 18:14:23.731263
• Title: Analysing race and sex bias in brain age prediction
• Title（参考訳）: 脳年齢予測における人種と性バイアスの分析
• Authors: Carolina Pi\c{c}arra and Ben Glocker
• Abstract要約: 本稿では,サブグループ性能解析と特徴検査を行うことにより,一般的なResNet-34モデルを解析する。 その結果,黒,白,黒,アジア,男女の予測性能に統計的に有意な差が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.68533487971233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Brain age prediction from MRI has become a popular imaging biomarker associated with a wide range of neuropathologies. The datasets used for training, however, are often skewed and imbalanced regarding demographics, potentially making brain age prediction models susceptible to bias. We analyse the commonly used ResNet-34 model by conducting a comprehensive subgroup performance analysis and feature inspection. The model is trained on 1,215 T1-weighted MRI scans from Cam-CAN and IXI, and tested on UK Biobank (n=42,786), split into six racial and biological sex subgroups. With the objective of comparing the performance between subgroups, measured by the absolute prediction error, we use a Kruskal-Wallis test followed by two post-hoc Conover-Iman tests to inspect bias across race and biological sex. To examine biases in the generated features, we use PCA for dimensionality reduction and employ two-sample Kolmogorov-Smirnov tests to identify distribution shifts among subgroups. Our results reveal statistically significant differences in predictive performance between Black and White, Black and Asian, and male and female subjects. Seven out of twelve pairwise comparisons show statistically significant differences in the feature distributions. Our findings call for further analysis of brain age prediction models.
• Abstract（参考訳）: MRIによる脳年齢予測は、幅広い神経病理に関連する画像バイオマーカーとして人気がある。 しかし、トレーニングに使用されるデータセットは、しばしば人口統計に関して歪んで不均衡であり、脳年齢予測モデルがバイアスの影響を受けやすい可能性がある。 我々は,一般的なresnet-34モデルを総合的なサブグループパフォーマンス分析と機能インスペクションによって分析する。 このモデルは、Cam-CANとIXIの1215T1強調MRIスキャンで訓練され、UK Biobank (n=42,786)で試験され、6つの人種および生物学的セックスサブグループに分けられる。 絶対予測誤差によって測定されたサブグループ間でのパフォーマンスを比較することを目的として,Kruskal-WallisテストとCorover-Imanテストの2つを用いて,人種および生物学的性間の偏見を検査した。 生成した特徴のバイアスを調べるために,PCAを用いて次元の低減を行い,2サンプルのコルモゴロフ・スミルノフ試験を用いて部分群間の分布シフトを同定する。 その結果、黒と白、黒とアジア、男女の予測性能は統計的に有意な差が認められた。 12対中7対が特徴分布に統計的に有意な差を示した。 以上の結果から,脳年齢予測モデルのさらなる分析が求められた。

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