Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-Preserving and Trustworthy Deep Learning for Medical Imaging

論文の概要: Privacy-Preserving and Trustworthy Deep Learning for Medical Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00538v1
Date: Sat, 29 Jun 2024 22:26:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 02:36:46.488727
Title: Privacy-Preserving and Trustworthy Deep Learning for Medical Imaging
Title（参考訳）: 医用イメージングのためのプライバシー保護と信頼できる深層学習
Authors: Kiarash Sedghighadikolaei, Attila A Yavuz,
Abstract要約: 放射能は機械学習(ML)を利用して医療画像を正確かつ効率的に分析する。現在の手法は、性能と精度を向上させるためにDeep Learning(DL)に依存している(Deep Radiomics)。効率、正確性、プライバシーが不可欠であるDeep Radiomicsでは、多くのPETは理論上は適用できるが、特別な最適化やハイブリッド設計なしでは実用的ではない。この研究は、既存のPETを分類し、実用的なハイブリッドPETS構造を示し、Deep Radiomicsパイプラインとの潜在的な統合を図った分類学によって、この研究ギャップに対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.156208381257605
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The shift towards efficient and automated data analysis through Machine Learning (ML) has notably impacted healthcare systems, particularly Radiomics. Radiomics leverages ML to analyze medical images accurately and efficiently for precision medicine. Current methods rely on Deep Learning (DL) to improve performance and accuracy (Deep Radiomics). Given the sensitivity of medical images, ensuring privacy throughout the Deep Radiomics pipeline-from data generation and collection to model training and inference-is essential, especially when outsourced. Thus, Privacy-Enhancing Technologies (PETs) are crucial tools for Deep Radiomics. Previous studies and systematization efforts have either broadly overviewed PETs and their applications or mainly focused on subsets of PETs for ML algorithms. In Deep Radiomics, where efficiency, accuracy, and privacy are crucial, many PETs, while theoretically applicable, may not be practical without specialized optimizations or hybrid designs. Additionally, not all DL models are suitable for Radiomics. Consequently, there is a need for specialized studies that investigate and systematize the effective and practical integration of PETs into the Deep Radiomics pipeline. This work addresses this research gap by (1) classifying existing PETs, presenting practical hybrid PETS constructions, and a taxonomy illustrating their potential integration with the Deep Radiomics pipeline, with comparative analyses detailing assumptions, architectural suitability, and security, (2) Offering technical insights, describing potential challenges and means of combining PETs into the Deep Radiomics pipeline, including integration strategies, subtilities, and potential challenges, (3) Proposing potential research directions, identifying challenges, and suggesting solutions to enhance the PETs in Deep Radiomics.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)による効率的で自動化されたデータ分析へのシフトは、医療システム、特にRadiomicsに大きな影響を与えている。放射能はMLを利用して医療画像を正確かつ効率的に分析する。現在の手法は、性能と精度を向上させるためにDeep Learning (DL) に依存している(Deep Radiomics)。医療画像の感度を考えると、データ生成と収集からモデルトレーニングと推論まで、ディープラジオミクスパイプライン全体のプライバシーを確保することが不可欠である。したがって、PET(Privacy-Enhancing Technologies)は、Deep Radiomicsにとって重要なツールである。従来の研究と体系化の取り組みは、PETとその応用を概観するか、主にMLアルゴリズムのためのPETのサブセットに焦点を当てている。効率、正確性、プライバシーが不可欠であるDeep Radiomicsでは、多くのPETは理論上は適用できるが、特別な最適化やハイブリッド設計なしでは実用的ではない。さらに、全てのDLモデルは放射能に適しているわけではない。その結果, PETのディープ・ラジオミクス・パイプラインへの効果的かつ実用的な統合を研究・体系化する専門的な研究が必要である。本研究は,(1)既存のPETの分類,実践的なハイブリッドPETS構築の提示,および,それらがDeep Radiomicsパイプラインと統合される可能性を示す分類,(2)技術的知見の提供,PETをDeep Radiomicsパイプラインに組み込むための潜在的な課題と手段の説明,(3)研究の方向性の提示,課題の特定,およびDeep RadiomicsパイプラインにおけるPETの強化のためのソリューションの提案による研究ギャップに対処する。

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