論文の概要: Post-hoc Orthogonalization for Mitigation of Protected Feature Bias in CXR Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01349v2
• Date: Tue, 11 Jun 2024 09:59:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 00:58:30.822665
• Title: Post-hoc Orthogonalization for Mitigation of Protected Feature Bias in CXR Embeddings
• Title（参考訳）: CXRインベディングにおける保護された特徴バイアスの緩和のためのポストホック直交化法
• Authors: Tobias Weber, Michael Ingrisch, Bernd Bischl, David Rügamer,
• Abstract要約: 深層学習モデルの胸部X線写真埋め込みにおける保護的特徴効果の分析と除去を行う。 実験では、保護された特徴が病理の予測に重大な影響を及ぼすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.209740962369453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: To analyze and remove protected feature effects in chest radiograph embeddings of deep learning models. Methods: An orthogonalization is utilized to remove the influence of protected features (e.g., age, sex, race) in CXR embeddings, ensuring feature-independent results. To validate the efficacy of the approach, we retrospectively study the MIMIC and CheXpert datasets using three pre-trained models, namely a supervised contrastive, a self-supervised contrastive, and a baseline classifier model. Our statistical analysis involves comparing the original versus the orthogonalized embeddings by estimating protected feature influences and evaluating the ability to predict race, age, or sex using the two types of embeddings. Results: Our experiments reveal a significant influence of protected features on predictions of pathologies. Applying orthogonalization removes these feature effects. Apart from removing any influence on pathology classification, while maintaining competitive predictive performance, orthogonalized embeddings further make it infeasible to directly predict protected attributes and mitigate subgroup disparities. Conclusion: The presented work demonstrates the successful application and evaluation of the orthogonalization technique in the domain of chest X-ray image classification.
• Abstract（参考訳）: 目的: 深層学習モデルの胸部X線写真埋め込みにおける保護された特徴効果を分析し, 除去すること。 方法: 直交化は、CXR埋め込みにおける保護された特徴(例えば、年齢、性別、人種)の影響を除去し、特徴に依存しない結果を保証するために使用される。 提案手法の有効性を検証するため,MIMICおよびCheXpertデータセットを3つの事前学習モデル,すなわち教師付きコントラストモデル,自己監督型コントラストモデル,ベースライン分類器モデルを用いて遡及的に検討した。 我々の統計分析では、保護された特徴の影響を推定し、その2種類の埋め込みを用いて、人種、年齢、性別を予測する能力を評価することによって、オリジナルと直交した埋め込みを比較した。 結果: 本実験により, 保護された特徴が病態の予測に有意な影響を及ぼすことが明らかとなった。 直交化を適用することで、これらの特徴が取り除かれる。 病理学分類へのいかなる影響も取り除きながら、競争的な予測性能を維持しながら、直交した埋め込みにより、保護された属性を直接予測し、サブグループの格差を軽減することは不可能である。 結論: 胸部X線画像分類における直交化手法の応用と評価について検討した。

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