論文の概要: FairSeg: A Large-scale Medical Image Segmentation Dataset for Fairness Learning with Fair Error-Bound Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02189v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 18:44:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 18:55:23.858863
• Title: FairSeg: A Large-scale Medical Image Segmentation Dataset for Fairness Learning with Fair Error-Bound Scaling
• Title（参考訳）: fairseg: 公正なエラーバウンドスケーリングによるフェアネス学習のための大規模医用画像分割データセット
• Authors: Yu Tian and Min Shi and Yan Luo and Ava Kouhana and Tobias Elze and Mengyu Wang
• Abstract要約: フェアネス学習研究を促進するためには、高品質な医療フェアネスデータセットが必要である。 既存の医療フェアネスデータセットはすべて分類タスク用であり、医療セグメント化にはフェアネスデータセットが使用できない。 本研究は、FairSegという医療セグメント化のための最初のフェアネスデータセットを1万件のサンプルを用いて提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.347426915027045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fairness in artificial intelligence models has gained significantly more attention in recent years, especially in the area of medicine, as fairness in medical models is critical to people's well-being and lives. High-quality medical fairness datasets are needed to promote fairness learning research. Existing medical fairness datasets are all for classification tasks, and no fairness datasets are available for medical segmentation, while medical segmentation is an equally important clinical task as classifications, which can provide detailed spatial information on organ abnormalities ready to be assessed by clinicians. In this paper, we propose the first fairness dataset for medical segmentation named FairSeg with 10,000 subject samples. In addition, we propose a fair error-bound scaling approach to reweight the loss function with the upper error-bound in each identity group. We anticipate that the segmentation performance equity can be improved by explicitly tackling the hard cases with high training errors in each identity group. To facilitate fair comparisons, we propose new equity-scaled segmentation performance metrics, such as the equity-scaled Dice coefficient, which is calculated as the overall Dice coefficient divided by one plus the standard deviation of group Dice coefficients. Through comprehensive experiments, we demonstrate that our fair error-bound scaling approach either has superior or comparable fairness performance to the state-of-the-art fairness learning models. The dataset and code are publicly accessible via \url{https://github.com/Harvard-Ophthalmology-AI-Lab/FairSeg}.
• Abstract（参考訳）: 人工知能モデルの公正さは、特に医学領域において、人々の幸福と生活にとって医療モデルの公正さが不可欠であるため、近年、注目されている。 フェアネス学習研究を促進するためには、高品質な医療フェアネスデータセットが必要である。 既存の医療用フェアネスデータセットはすべて分類作業のためであり、医療用セグメンテーションにはフェアネスデータセットは使用できないが、医療用セグメンテーションは分類として同等に重要な臨床課題であり、臨床医が評価できる臓器異常の詳細な空間情報を提供することができる。 本稿では,FairSegという医療セグメント化のための最初のフェアネスデータセットを提案する。 さらに,各ID群における上位エラーバウンドで損失関数を再重み付けする,公平な誤差バウンドスケーリング手法を提案する。 各アイデンティティグループで高いトレーニングエラーでハードケースに明示的に対処することで、セグメンテーション性能のエクイティを向上できると予想する。 公平な比較を容易にするため, グループDice係数の標準偏差を1つずつ除いた全体のDice係数として計算される, 株式スケールDice係数のような新しいエクイティスケールセグメンテーション性能指標を提案する。 総合的な実験を通して、我々の公正なエラーバウンドスケーリングアプローチは、最先端の公正学習モデルよりも優れているか同等の公平性性能を持つことを示した。 データセットとコードは、 \url{https://github.com/Harvard-Ophthalmology-AI-Lab/FairSeg}を介して公開されている。

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