論文の概要: Machine Unlearning for Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07539v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 10:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 17:01:49.101095
• Title: Machine Unlearning for Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用画像の機械学習
• Authors: Reza Nasirigerdeh, Nader Razmi, Julia A. Schnabel, Daniel Rueckert, Georgios Kaissis,
• Abstract要約: 機械学習は、事前訓練されたモデルから特定のトレーニングサンプル群の影響を取り除くプロセスである。 医用画像領域における異なる未学習アルゴリズムの有効性と計算効率を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.71921867714043
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine unlearning is the process of removing the impact of a particular set of training samples from a pretrained model. It aims to fulfill the "right to be forgotten", which grants the individuals such as patients the right to reconsider their contribution in models including medical imaging models. In this study, we evaluate the effectiveness (performance) and computational efficiency of different unlearning algorithms in medical imaging domain. Our evaluations demonstrate that the considered unlearning algorithms perform well on the retain set (samples whose influence on the model is allowed to be retained) and forget set (samples whose contribution to the model should be eliminated), and show no bias against male or female samples. They, however, adversely impact the generalization of the model, especially for larger forget set sizes. Moreover, they might be biased against easy or hard samples, and need additional computational overhead for hyper-parameter tuning. In conclusion, machine unlearning seems promising for medical imaging, but the existing unlearning algorithms still needs further improvements to become more practical for medical applications.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、事前訓練されたモデルから特定のトレーニングサンプル群の影響を取り除くプロセスである。 これは「忘れられる権利」を満たすことを目的としており、患者のような個人が医療画像モデルを含むモデルへの貢献を再考する権利を与える。 本研究では,医学画像領域における異なる未学習アルゴリズムの有効性(性能)と計算効率を評価する。 本評価では, モデルに影響を及ぼすサンプル(モデルに寄与するサンプル)と, モデルに寄与するサンプル(モデルに寄与するサンプル)は, 保持セット(モデルに影響を及ぼすサンプル)で良好に動作し, 男性や女性のサンプルに対するバイアスを示さないことを示した。 しかし、これらはモデルの一般化に悪影響を及ぼす。 さらに、それらは簡単なサンプルや難しいサンプルに偏りがあり、ハイパーパラメータチューニングにさらなる計算オーバーヘッドが必要になるかもしれない。 結論として、機械学習は医療画像に有望なようだが、既存のアンラーニングアルゴリズムは医療応用にもっと実用的なものにするためには、さらなる改善が必要である。

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