論文の概要: Unconditional Latent Diffusion Models Memorize Patient Imaging Data: Implications for Openly Sharing Synthetic Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01054v2
- Date: Mon, 15 Jul 2024 09:22:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 02:05:02.686263
- Title: Unconditional Latent Diffusion Models Memorize Patient Imaging Data: Implications for Openly Sharing Synthetic 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:オープン共有合成データへの意味
- Authors: Salman Ul Hassan Dar, Marvin Seyfarth, Jannik Kahmann, Isabelle Ayx, Theano Papavassiliu, Stefan O. Schoenberg, Norbert Frey, Bettina Baeßler, Sebastian Foersch, Daniel Truhn, Jakob Nikolas Kather, Sandy Engelhardt,
- Abstract要約: 生成型AIモデルは、オープンデータの共有を容易にするために注目を集めている。
これらのモデルは、新規な合成サンプルの代わりに患者データコピーを生成する。
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次元潜時拡散モデルを訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1375651880073834
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI models present a wide range of applications in the field of medicine. However, achieving optimal performance requires access to extensive healthcare data, which is often not readily available. Furthermore, the imperative to preserve patient privacy restricts patient data sharing with third parties and even within institutes. Recently, generative AI models have been gaining traction for facilitating 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. Considering the importance of the problem, it has received little attention in the medical imaging community. To this end, we assess memorization in unconditional latent diffusion models. We train 2D and 3D latent diffusion models on CT, MR, and X-ray datasets for synthetic data generation. Afterwards, we detect the amount of training data memorized utilizing our self-supervised approach and further investigate various factors that can influence memorization. Our findings show a surprisingly high degree of patient data memorization across all datasets, with approximately 40.9% of patient data being memorized and 78.5% of synthetic samples identified as patient data copies on average in our experiments. Further analyses reveal that using augmentation strategies during training can reduce memorization while over-training the models can enhance it. Although increasing the dataset size does not reduce memorization and might even enhance it, it does lower the probability of a synthetic sample being a patient data copy. Collectively, our results emphasize the importance of carefully training generative models on private medical imaging datasets, and examining the synthetic data to ensure patient privacy before sharing it for medical research and applications.
- Abstract（参考訳）: AIモデルは医学の分野で幅広い応用を提示する。
しかし、最適なパフォーマンスを達成するには広範な医療データへのアクセスが必要である。
さらに、患者のプライバシを維持する義務は、サードパーティや機関内でも、患者のデータ共有を制限する。
近年、生成AIモデルは、実際の患者データのサロゲートとして合成データを提案することで、オープンデータ共有を促進するために牽引されている。
約束にもかかわらず、これらのモデルは患者データの暗記に影響を受けやすく、新しい合成サンプルではなく、患者データのコピーを生成する。
問題の重要性を考えると、医療画像のコミュニティではほとんど注目されていない。
この目的のために、無条件潜時拡散モデルにおける記憶の評価を行う。
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。
その後、自己教師型アプローチを用いて記憶されたトレーニングデータの量を検出し、記憶に影響を及ぼす様々な要因を更に調査する。
実験の結果, 患者データの約40.9%が記憶され, 78.5%が平均的な患者データコピーとして同定された。
さらに、トレーニング中に強化戦略を用いることで、過度にトレーニングしながら記憶を減らし、それを強化できることが明らかとなった。
データセットのサイズが大きくなると記憶が減少せず、さらに強化される可能性があるが、患者データコピーである合成サンプルの確率は低下する。
本研究は, 医用医用画像データセットにおける生成モデルを慎重に訓練することの重要性を強調し, 患者プライバシを確保するため, 医療研究や応用のために共有する前に, 合成データを調べることの重要性を強調した。
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