Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fairness Evolution in Continual Learning for Medical Imaging

論文の概要: Fairness Evolution in Continual Learning for Medical Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02480v2
Date: Mon, 07 Jul 2025 11:41:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.060538
Title: Fairness Evolution in Continual Learning for Medical Imaging
Title（参考訳）: 医用画像の連続学習における公平さの進化
Authors: Marina Ceccon, Davide Dalle Pezze, Alessandro Fabris, Gian Antonio Susto,
Abstract要約: 本研究では、ドメイン固有の公平度指標を用いてタスク間でバイアスがどのように進化し、異なるCL戦略がこの進化にどのように影響するかを検討する。以上の結果から,擬似ラベルと擬似ラベルの学習は最適分類性能を実現するが,擬似ラベルの偏りは小さいことが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 47.52603262576663
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep Learning has advanced significantly in medical applications, aiding disease diagnosis in Chest X-ray images. However, expanding model capabilities with new data remains a challenge, which Continual Learning (CL) aims to address. Previous studies have evaluated CL strategies based on classification performance; however, in sensitive domains such as healthcare, it is crucial to assess performance across socially salient groups to detect potential biases. This study examines how bias evolves across tasks using domain-specific fairness metrics and how different CL strategies impact this evolution. Our results show that Learning without Forgetting and Pseudo-Label achieve optimal classification performance, but Pseudo-Label is less biased.
Abstract（参考訳）: 深層学習は医学的応用において大きく進歩し、胸部X線画像の疾患診断に役立っている。しかし、新しいデータでモデル機能を拡張することは、継続学習(CL)が目指す課題である。従来の研究では、分類性能に基づいてCL戦略を評価してきたが、医療などの敏感な領域では、社会的に健全なグループ間でのパフォーマンスを評価し、潜在的なバイアスを検出することが重要である。本研究では、ドメイン固有の公平度指標を用いてタスク間でバイアスがどのように進化し、異なるCL戦略がこの進化にどのように影響するかを検討する。以上の結果から,擬似ラベルと擬似ラベルの学習は最適分類性能を実現するが,擬似ラベルの偏りは小さいことが示唆された。

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