論文の概要: Unconditional Latent Diffusion Models Memorize Patient Imaging Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01054v1
- Date: Thu, 1 Feb 2024 22:58:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-05 17:27:57.641967
- Title: Unconditional Latent Diffusion Models Memorize Patient Imaging Data
- Title（参考訳）: 患者の画像データを記憶する非条件潜時拡散モデル
- Authors: Salman Ul Hassan Dar, Marvin Seyfarth, Jannik Kahmann, Isabelle Ayx,
Theano Papavassiliu, Stefan O. Schoenberg, Sandy Engelhardt
- Abstract要約: 我々は,合成データ生成のためのCT,MR,X線データセット上で2次元および3次元潜時拡散モデルを訓練する。
我々は、CT、MRI、X線データセットでそれぞれ記憶されたトレーニングデータの41.7%、19.6%、32.6%で、すべてのデータセット間で驚くほど大量のデータ記憶が観測されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7971209240645862
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative latent diffusion models hold a wide range of applications in the
medical imaging domain. A noteworthy application is privacy-preserved open-data
sharing by proposing synthetic data as surrogates of real patient data. Despite
the promise, these models are susceptible to patient data memorization, where
models generate patient data copies instead of novel synthetic samples. This
undermines the whole purpose of preserving patient data and may even result in
patient re-identification. Considering the importance of the problem,
surprisingly it has received relatively little attention in the medical imaging
community. To this end, we assess memorization in latent diffusion models for
medical image synthesis. We train 2D and 3D latent diffusion models on CT, MR,
and X-ray datasets for synthetic data generation. Afterwards, we examine the
amount of training data memorized utilizing self-supervised models and further
investigate various factors that can possibly lead to memorization by training
models in different settings. We observe a surprisingly large amount of data
memorization among all datasets, with up to 41.7%, 19.6%, and 32.6% of the
training data memorized in CT, MRI, and X-ray datasets respectively. Further
analyses reveal that increasing training data size and using data augmentation
reduce memorization, while over-training enhances it. Overall, our results
suggest a call for memorization-informed evaluation of synthetic data prior to
open-data sharing.
- Abstract（参考訳）: 生成的潜在拡散モデルは、医療画像領域において幅広い応用を保っている。
注目すべきアプリケーションは、実際の患者データの代理として合成データを提案することによって、プライバシーを保護したオープンデータ共有である。
約束にもかかわらず、これらのモデルは患者データ記憶の影響を受けやすく、モデルは新しい合成サンプルの代わりに患者データコピーを生成する。
これにより、患者のデータを保存するという目的が損なわれ、また、患者の再同定さえももたらされる。
この問題の重要性を考えると、医療画像のコミュニティでは驚くほど注目を集めていない。
そこで我々は,医用画像合成のための潜時拡散モデルの記憶度を評価する。
我々は合成データ生成のためのCT,MR,X線データセット上で2次元および3次元潜伏拡散モデルを訓練する。
その後,自己管理モデルを用いて記憶されたトレーニングデータの量を調べ,異なる設定のトレーニングモデルによる記憶につながる要因について検討する。
我々は、CT、MRI、X線データセットでそれぞれ記憶されたトレーニングデータの41.7%、19.6%、32.6%で、すべてのデータセット間で驚くほど大量のデータ記憶が観測されている。
さらに、トレーニングデータサイズの増加とデータ拡張の利用により記憶が減少し、過度なトレーニングによって記憶が強化されることが明らかになった。
総じて,オープンデータ共有に先立って,合成データの暗記による評価を求めることを提案する。
関連論文リスト
- Latent Drifting in Diffusion Models for Counterfactual Medical Image Synthesis [55.959002385347645]
大規模なデータセットのトレーニングによるスケーリングは、画像生成の品質と忠実度を高め、拡散モデルによる操作を可能にすることが示されている。
遅延ドリフトにより、医療画像に対して拡散モデルを条件付けし、反ファクト画像生成の複雑なタスクに適合させることができる。
本研究は,異なる微調整方式と組み合わせた場合,様々なシナリオにおいて顕著な性能向上を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-30T01:59:34Z) - Extracting Training Data from Unconditional Diffusion Models [76.85077961718875]
拡散確率モデル(DPM)は、生成人工知能(AI)の主流モデルとして採用されている。
本研究の目的は,1) 理論解析のための記憶量,2) 情報ラベルとランダムラベルを用いた条件記憶量,3) 記憶量測定のための2つのより良い評価指標を用いて,DPMにおける記憶量の理論的理解を確立することである。
提案手法は,理論解析に基づいて,SIDE (textbfSurrogate condItional Data extract) と呼ばれる新しいデータ抽出手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T16:20:12Z) - Improving Deep Learning-based Automatic Cranial Defect Reconstruction by Heavy Data Augmentation: From Image Registration to Latent Diffusion Models [0.2911706166691895]
この研究は、パーソナライズされた頭蓋インプラントの自動モデリングにおける人工知能の分野に多大な貢献をしている。
重データの増大が定量的および定性的な結果の両方を著しく増加させることを示す。
また, 人工的に拡張したネットワークは, 実際の臨床的欠陥を再構築することに成功した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-10T15:34:23Z) - DetDiffusion: Synergizing Generative and Perceptive Models for Enhanced Data Generation and Perception [78.26734070960886]
現在の知覚モデルは、リソース集約的なデータセットに大きく依存している。
セグメンテーションを通じて知覚認識損失(P.A.損失)を導入し、品質と制御性の両方を改善した。
本手法は,世代間における知覚認識属性(P.A. Attr)の抽出と利用により,データ拡張をカスタマイズする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T04:58:03Z) - Zero-shot and Few-shot Generation Strategies for Artificial Clinical Records [1.338174941551702]
本研究は,Llama 2 LLMが患者情報を正確に反映した合成医療記録を作成する能力を評価するものである。
筆者らは,MIMIC-IVデータセットから得られたデータを用いて,現在史の物語を生成することに重点を置いている。
このチェーン・オブ・シークレットのアプローチにより、ゼロショットモデルが、ルージュのメトリクス評価に基づいて、微調整されたモデルと同等の結果が得られることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-13T16:17:09Z) - How Good Are Synthetic Medical Images? An Empirical Study with Lung
Ultrasound [0.3312417881789094]
生成モデルを使用して合成トレーニングデータを追加することで、データの不足に対処するための低コストな方法が提供される。
合成データと実データの両方によるトレーニングは、実データのみによるトレーニングよりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-05T15:42:53Z) - MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data
Augmentation [58.93221876843639]
本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。
トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。
ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z) - Investigating Data Memorization in 3D Latent Diffusion Models for
Medical Image Synthesis [0.6382686594288781]
光子計数冠状動脈造影および膝磁気共鳴画像データセットを用いた3次元潜時拡散モデルの記憶能力の評価を行った。
以上の結果から,このような潜伏拡散モデルがトレーニングデータを記憶し,記憶化を緩和するための戦略を考案する必要があることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-03T16:39:28Z) - Can segmentation models be trained with fully synthetically generated
data? [0.39577682622066246]
BrainSPADEは、合成拡散ベースのラベルジェネレータとセマンティックイメージジェネレータを組み合わせたモデルである。
本モデルでは, 興味の病理の有無に関わらず, オンデマンドで完全合成脳ラベルを作成でき, 任意のガイド型MRI画像を生成することができる。
brainSPADE合成データは、実際のデータでトレーニングされたモデルに匹敵するパフォーマンスでセグメンテーションモデルをトレーニングするために使用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-17T05:24:04Z) - Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype
Prediction [55.94378672172967]
本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。
新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。
我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-02T02:50:30Z) - Modeling Shared Responses in Neuroimaging Studies through MultiView ICA [94.31804763196116]
被験者の大規模なコホートを含むグループ研究は、脳機能組織に関する一般的な結論を引き出す上で重要である。
グループ研究のための新しい多視点独立成分分析モデルを提案し、各被験者のデータを共有独立音源と雑音の線形結合としてモデル化する。
まず、fMRIデータを用いて、被験者間の共通音源の同定における感度の向上を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:29:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。