論文の概要: On the notion of Hallucinations from the lens of Bias and Validity in Synthetic CXR Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06979v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 04:41:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 17:24:56.970438
• Title: On the notion of Hallucinations from the lens of Bias and Validity in Synthetic CXR Images
• Title（参考訳）: 合成cxr画像におけるバイアスレンズからの幻覚の概念と妥当性について
• Authors: Gauri Bhardwaj, Yuvaraj Govindarajulu, Sundaraparipurnan Narayanan, Pavan Kulkarni, Manojkumar Parmar
• Abstract要約: 拡散モデルのような生成モデルは、データ品質と臨床情報の格差を軽減することを目的としている。 スタンフォード大学の研究者たちは、医療画像データ拡張のための微調整された安定拡散モデル(RoentGen)の有用性を探求した。 我々はRoentGenを利用してChest-XRay(CXR)画像を生成し、バイアス、妥当性、幻覚の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.35998666903987897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Medical imaging has revolutionized disease diagnosis, yet the potential is hampered by limited access to diverse and privacy-conscious datasets. Open-source medical datasets, while valuable, suffer from data quality and clinical information disparities. Generative models, such as diffusion models, aim to mitigate these challenges. At Stanford, researchers explored the utility of a fine-tuned Stable Diffusion model (RoentGen) for medical imaging data augmentation. Our work examines specific considerations to expand the Stanford research question, Could Stable Diffusion Solve a Gap in Medical Imaging Data? from the lens of bias and validity of the generated outcomes. We leveraged RoentGen to produce synthetic Chest-XRay (CXR) images and conducted assessments on bias, validity, and hallucinations. Diagnostic accuracy was evaluated by a disease classifier, while a COVID classifier uncovered latent hallucinations. The bias analysis unveiled disparities in classification performance among various subgroups, with a pronounced impact on the Female Hispanic subgroup. Furthermore, incorporating race and gender into input prompts exacerbated fairness issues in the generated images. The quality of synthetic images exhibited variability, particularly in certain disease classes, where there was more significant uncertainty compared to the original images. Additionally, we observed latent hallucinations, with approximately 42% of the images incorrectly indicating COVID, hinting at the presence of hallucinatory elements. These identifications provide new research directions towards interpretability of synthetic CXR images, for further understanding of associated risks and patient safety in medical applications.
• Abstract（参考訳）: 医療画像は病気の診断に革命をもたらしたが、多様なプライバシーを意識したデータセットへのアクセスが限られている。 オープンソースの医療データセットは価値はあるものの、データ品質と臨床情報格差に悩まされている。 拡散モデルのような生成モデルはこれらの課題を軽減することを目的としている。 スタンフォード大学の研究者たちは、医療画像データ拡張のための微調整された安定拡散モデル(RoentGen)の有用性を探求した。 本研究は,スタンフォード大学の研究課題を拡大するための具体的考察を考察し,安定拡散は医用画像データのギャップを解消できるのか? バイアスのレンズと 生成された結果の妥当性から 我々はRoentGenを利用してChest-XRay(CXR)画像を生成し、バイアス、妥当性、幻覚の評価を行った。 診断精度は病状分類器で評価し, 病状分類器では潜伏性幻覚が確認された。 バイアス分析の結果,雌ヒスパニック亜群に明らかな影響を及ぼした様々な亜群間での分類性能の差が認められた。 さらに、人種や性別を入力に組み込むことで、生成された画像の公平性の問題が悪化する。 合成画像のクオリティは変動性を示し,特に特定の病クラスにおいて,原画像と比較して不確かさが顕著であった。 さらに, 潜伏幻覚を観察し, 画像の約42%が誤って新型コロナウイルスを示唆し, 幻覚要素の存在を示唆した。 これらの同定はCXR画像の解釈可能性に関する新たな研究の方向性を提供し、医療応用におけるリスクと患者の安全性のさらなる理解を提供する。

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