Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-Preserving Encrypted Low-Dose CT Denoising

論文の概要: Privacy-Preserving Encrypted Low-Dose CT Denoising

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09101v1
Date: Fri, 13 Oct 2023 13:40:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-16 13:01:57.170506
Title: Privacy-Preserving Encrypted Low-Dose CT Denoising
Title（参考訳）: 低線量CTのプライバシー保護
Authors: Ziyuan Yang, Huijie Huangfu, Maosong Ran, Zhiwen Wang, Hui Yu, Yi Zhang
Abstract要約: 最近のトレンドは、大量の自己コンパイルされたプライベートデータを持つ強力なモデルをトレーニングするサーバーだ。モデルリークを避けるため、ユーザはデータをサーバモデルにアップロードする必要がある。プライバシー保護クラウドサービスを実現するために,LDCTを直接暗号化ドメインに記述することを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.087708214721253
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning (DL) has made significant advancements in tomographic imaging, particularly in low-dose computed tomography (LDCT) denoising. A recent trend involves servers training powerful models with large amounts of self-collected private data and providing application programming interfaces (APIs) for users, such as Chat-GPT. To avoid model leakage, users are required to upload their data to the server model, but this way raises public concerns about the potential risk of privacy disclosure, especially for medical data. Hence, to alleviate related concerns, in this paper, we propose to directly denoise LDCT in the encrypted domain to achieve privacy-preserving cloud services without exposing private data to the server. To this end, we employ homomorphic encryption to encrypt private LDCT data, which is then transferred to the server model trained with plaintext LDCT for further denoising. However, since traditional operations, such as convolution and linear transformation, in DL methods cannot be directly used in the encrypted domain, we transform the fundamental mathematic operations in the plaintext domain into the operations in the encrypted domain. In addition, we present two interactive frameworks for linear and nonlinear models in this paper, both of which can achieve lossless operating. In this way, the proposed methods can achieve two merits, the data privacy is well protected and the server model is free from the risk of model leakage. Moreover, we provide theoretical proof to validate the lossless property of our framework. Finally, experiments were conducted to demonstrate that the transferred contents are well protected and cannot be reconstructed. The code will be released once the paper is accepted.
Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)は,特に低用量CT(LDCT)デノナイジングにおいて,断層撮影において顕著な進歩を遂げている。最近のトレンドは、サーバが大量の自己収集したプライベートデータを使って強力なモデルをトレーニングし、chat-gptのようなユーザのためのアプリケーションプログラミングインターフェース(api)を提供する。モデルリークを避けるために、ユーザは自分のデータをサーバモデルにアップロードする必要があるが、この方法ではプライバシー開示の潜在的なリスク、特に医療データに対する懸念が高まる。そこで,本論文では,プライバシー保護クラウドサービスを実現するために,サーバにプライベートデータを公開せずにLDCTを直接解読することを提案する。この目的のために,同型暗号を用いてプライベートLDCTデータを暗号化し,そのデータをプレーンテキストLDCTで訓練したサーバモデルに転送し,さらなる復調を行う。しかし, 畳み込みや線形変換といった従来の操作では, DLメソッドは暗号化ドメインでは直接利用できないため, 平文領域の基本的な数学的操作を暗号化ドメインの操作に変換する。さらに,本論文では線形モデルと非線形モデルのための2つの対話型フレームワークについて述べる。このようにして提案手法は,データプライバシが保護され,サーバモデルがモデル漏洩のリスクを伴わないという2つのメリットを達成できる。さらに,フレームワークの損失のない性質を検証する理論的証明を提供する。最後に, 転送内容が十分に保護され, 再構築できないことを示す実験を行った。論文が受け入れられたら、コードはリリースされます。

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