論文の概要: 3D Masked Autoencoders for Enhanced Privacy in MRI Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15778v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 12:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 18:48:58.048230
• Title: 3D Masked Autoencoders for Enhanced Privacy in MRI Scans
• Title（参考訳）: MRIスキャンにおけるプライバシー向上のための3Dマスクオートエンコーダ
• Authors: Lennart Alexander Van der Goten and Kevin Smith
• Abstract要約: データ匿名化と非識別化は、個人の個人情報のプライバシーと機密性の確保に関係している。 本研究では,マスク付きオートエンコーダを用いた顔識別モデルCP-MAEを提案する。 我々の方法では、最大2563ドルまでの解像度のスキャンを合成することができ、ボクセルの数が8倍に増加する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.769052424139363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: MRI scans provide valuable medical information, however they also contain sensitive and personally identifiable information (PII) that needs to be protected. Whereas MRI metadata is easily sanitized, MRI image data is a privacy risk because it contains information to render highly-realistic 3D visualizations of a patient's head, enabling malicious actors to possibly identify the subject by cross-referencing a database. Data anonymization and de-identification is concerned with ensuring the privacy and confidentiality of individuals' personal information. Traditional MRI de-identification methods remove privacy-sensitive parts (e.g. eyes, nose etc.) from a given scan. This comes at the expense of introducing a domain shift that can throw off downstream analyses. Recently, a GAN-based approach was proposed to de-identify a patient's scan by remodeling it (e.g. changing the face) rather than by removing parts. In this work, we propose CP-MAE, a model that de-identifies the face using masked autoencoders and that outperforms all previous approaches in terms of downstream task performance as well as de-identification. With our method we are able to synthesize scans of resolution up to $256^3$ (previously 128 cubic) which constitutes an eight-fold increase in the number of voxels. Using our construction we were able to design a system that exhibits a highly robust training stage, making it easy to fit the network on novel data.
• Abstract（参考訳）: MRIスキャンは貴重な医療情報を提供するが、保護すべき機密かつ個人識別可能な情報(PII)も含む。 MRIメタデータは容易にサニタイズされるが、MRI画像データは患者の頭部の高現実的な3Dヴィジュアライゼーションをレンダリングする情報を含んでいるため、データベースを相互参照することで、悪意あるアクターが被検体を特定できるため、プライバシー上のリスクである。 データ匿名化と非識別化は個人の個人情報のプライバシーと機密性の確保に関係している。 従来のMRI鑑定法では、特定のスキャンからプライバシーに敏感な部分(目、鼻など)を取り除く。 これは、ダウンストリーム分析をオフにできるドメインシフトの導入に費やされる。 近年,GANをベースとしたアプローチが提案され,患者のスキャンを部品の除去ではなく (顔の変更など) 改造して識別する手法が提案されている。 本研究では,マスク付きオートエンコーダを用いて顔を非識別するモデルcp-maeを提案する。 この方法では,最大256^3$(以前は128立方体)の解像度のスキャンを合成することができ,ボクセルの数が8倍に増加した。 構築した構成を使って、非常に堅牢なトレーニングステージを示すシステムを設計することができ、ネットワークを新しいデータに適合させるのが容易になりました。

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