論文の概要: RadEdit: stress-testing biomedical vision models via diffusion image editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12865v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 09:27:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 16:15:44.127740
• Title: RadEdit: stress-testing biomedical vision models via diffusion image editing
• Title（参考訳）: RadEdit:拡散画像編集によるストレステストバイオメディカルビジョンモデル
• Authors: Fernando P\'erez-Garc\'ia and Sam Bond-Taylor and Pedro P. Sanchez and Boris van Breugel and Daniel C. Castro and Harshita Sharma and Valentina Salvatelli and Maria T. A. Wetscherek and Hannah Richardson and Matthew P. Lungren and Aditya Nori and Javier Alvarez-Valle and Ozan Oktay and Maximilian Ilse
• Abstract要約: 本研究は、生成画像編集を用いて、バイオメディカルビジョンモデルのデータセットシフトをシミュレートし、障害モードを診断することを提案する。 既存の編集手法は、疾患や治療介入の共起によって学習された、望ましくない変化をもたらす可能性がある。 そこで我々は,複数のマスクを用いた新しい編集手法RadEditを導入し,変更を制約し,編集画像の一貫性を確保する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.56142753881835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biomedical imaging datasets are often small and biased, meaning that real-world performance of predictive models can be substantially lower than expected from internal testing. This work proposes using generative image editing to simulate dataset shifts and diagnose failure modes of biomedical vision models; this can be used in advance of deployment to assess readiness, potentially reducing cost and patient harm. Existing editing methods can produce undesirable changes, with spurious correlations learned due to the co-occurrence of disease and treatment interventions, limiting practical applicability. To address this, we train a text-to-image diffusion model on multiple chest X-ray datasets and introduce a new editing method RadEdit that uses multiple masks, if present, to constrain changes and ensure consistency in the edited images. We consider three types of dataset shifts: acquisition shift, manifestation shift, and population shift, and demonstrate that our approach can diagnose failures and quantify model robustness without additional data collection, complementing more qualitative tools for explainable AI.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカルイメージングデータセットは、しばしば小さく偏りがあり、予測モデルの現実世界のパフォーマンスは、内部テストの期待よりもかなり低い可能性がある。 本研究は,データセットシフトをシミュレートし,生体視覚モデルの障害モードを診断するための生成画像編集手法を提案する。 既存の編集手法は望ましくない変化を生じさせ、病気や治療介入の共起によって学習された素早い相関は、実用性を制限する。 これに対処するために,複数の胸部x線データセット上でテキストから画像への拡散モデルを訓練し,複数のマスクを用いた新たな編集方法radeditを導入することで,変更を制約し,編集画像の一貫性を確保する。 我々は、獲得シフト、表出シフト、人口シフトの3つのタイプのデータセットシフトを検討し、我々のアプローチが、追加のデータ収集なしに障害を診断し、モデルの堅牢性を定量化し、説明可能なaiのためのより質的なツールを補完できることを実証する。

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