論文の概要: Assessing the Efficacy of Invisible Watermarks in AI-Generated Medical
Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03473v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 19:32:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 18:14:15.698861
- Title: Assessing the Efficacy of Invisible Watermarks in AI-Generated Medical
Images
- Title(参考訳): 医用AI画像における見えない透かしの有効性の評価
- Authors: Xiaodan Xing, Huiyu Zhou, Yingying Fang, and Guang Yang
- Abstract要約: 見えない透かしは画像のピクセルの中に埋め込まれていて、人間の目からは見えないが、検出性は保たれている。
我々のゴールは、合成医療画像の検出可能性の向上、倫理基準の強化、データ汚染や潜在的な詐欺に対する保護などにおいて、このような透かしの有効性に関する議論の道を開くことである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.255732324562398
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI-generated medical images are gaining growing popularity due to their
potential to address the data scarcity challenge in the real world. However,
the issue of accurate identification of these synthetic images, particularly
when they exhibit remarkable realism with their real copies, remains a concern.
To mitigate this challenge, image generators such as DALLE and Imagen, have
integrated digital watermarks aimed at facilitating the discernment of
synthetic images' authenticity. These watermarks are embedded within the image
pixels and are invisible to the human eye while remains their detectability.
Nevertheless, a comprehensive investigation into the potential impact of these
invisible watermarks on the utility of synthetic medical images has been
lacking. In this study, we propose the incorporation of invisible watermarks
into synthetic medical images and seek to evaluate their efficacy in the
context of downstream classification tasks. Our goal is to pave the way for
discussions on the viability of such watermarks in boosting the detectability
of synthetic medical images, fortifying ethical standards, and safeguarding
against data pollution and potential scams.
- Abstract(参考訳): AIが生成する医療画像は、現実世界におけるデータ不足問題に対処する可能性から、人気が高まっている。
しかし、これらの合成画像の正確な識別の問題、特に実際の複製で顕著なリアリズムを示す場合、依然として懸念されている。
この課題を軽減するため、dalleやimagenのような画像生成装置は、合成画像の真正性の識別を容易にするデジタル透かしを統合した。
これらの透かしは画像のピクセル内に埋め込まれており、検出性を維持しながら人間の目からは見えない。
それにもかかわらず、これらの見えない透かしが合成医療画像の有用性に与える影響に関する包括的な調査は欠落している。
本研究では,合成医用画像に目に見えない透かしを取り入れ,下流分類作業の文脈で有効性を評価することを提案する。
私たちの目標は、合成医用画像の検出性の向上、倫理基準の強化、データ汚染と潜在的な詐欺に対する保護といった、このような透かしの存続可能性に関する議論の道を開くことです。
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