論文の概要: FairDomain: Achieving Fairness in Cross-Domain Medical Image Segmentation and Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08813v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 18:52:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 01:46:09.541472
- Title: FairDomain: Achieving Fairness in Cross-Domain Medical Image Segmentation and Classification
- Title（参考訳）: FairDomain: 医用画像のクロスドメイン化と分類における公平性の実現
- Authors: Yu Tian, Congcong Wen, Min Shi, Muhammad Muneeb Afzal, Hao Huang, Muhammad Osama Khan, Yan Luo, Yi Fang, Mengyu Wang,
- Abstract要約: 本稿では,ドメインシフト下での公平性に関する先駆的なシステム研究について述べる。
我々は医学的セグメンテーションと分類作業の両方に最先端領域適応(DA)と一般化(DG)アルゴリズムを用いる。
また,様々なDAアルゴリズムやDGアルゴリズムに適応して,自己注意を用いて人口統計特性を調整し,公平性を向上する,新規なプラグイン・アンド・プレイ・アイデンティティ・フェアアテンション(FIA)モジュールも導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.985944558474166
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Addressing fairness in artificial intelligence (AI), particularly in medical AI, is crucial for ensuring equitable healthcare outcomes. Recent efforts to enhance fairness have introduced new methodologies and datasets in medical AI. However, the fairness issue under the setting of domain transfer is almost unexplored, while it is common that clinics rely on different imaging technologies (e.g., different retinal imaging modalities) for patient diagnosis. This paper presents FairDomain, a pioneering systemic study into algorithmic fairness under domain shifts, employing state-of-the-art domain adaptation (DA) and generalization (DG) algorithms for both medical segmentation and classification tasks to understand how biases are transferred between different domains. We also introduce a novel plug-and-play fair identity attention (FIA) module that adapts to various DA and DG algorithms to improve fairness by using self-attention to adjust feature importance based on demographic attributes. Additionally, we curate the first fairness-focused dataset with two paired imaging modalities for the same patient cohort on medical segmentation and classification tasks, to rigorously assess fairness in domain-shift scenarios. Excluding the confounding impact of demographic distribution variation between source and target domains will allow clearer quantification of the performance of domain transfer models. Our extensive evaluations reveal that the proposed FIA significantly enhances both model performance accounted for fairness across all domain shift settings (i.e., DA and DG) with respect to different demographics, which outperforms existing methods on both segmentation and classification. The code and data can be accessed at https://ophai.hms.harvard.edu/datasets/harvard-fairdomain20k.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の公平性への対処、特に医療AIは、適切な医療結果の確保に不可欠である。
公平性を高めるための最近の取り組みは、医療AIの新しい方法論とデータセットを導入している。
しかし、ドメイン転送の設定による公平性の問題はほとんど解明されていないが、クリニックが患者診断のために異なる画像技術(例えば、異なる網膜画像モダリティ)に依存していることが一般的である。
本稿では,ドメインシフト下でのアルゴリズムフェアネスの先駆的研究であるFairDomainについて,医学的セグメンテーションと分類タスクの両方に最先端領域適応(DA)アルゴリズムと一般化(DG)アルゴリズムを用いて,異なるドメイン間でバイアスがどのように移行されるかを理解する。
また,多種多様なDAおよびDGアルゴリズムに適応し,自己注意を用いて特徴の重要度を調整することによる公平性向上を目的とした,新たなプラグイン・アンド・プレイ・フェア・パーソナリティ・アテンション(FIA)モジュールについても紹介する。
さらに,医学的セグメンテーションと分類タスクにおける同一患者コホートに対して,2対の画像モダリティを併用した最初のフェアネス中心のデータセットをキュレートし,ドメインシフトシナリオにおけるフェアネスを厳格に評価する。
ソースとターゲットドメイン間の人口分布のばらつきの相違を除くと、ドメイン転送モデルの性能のより明確な定量化が可能になる。
提案したFIAは,各領域のシフト設定(DAとDG)の公平性を考慮したモデル性能を大幅に向上させ,セグメンテーションと分類の両方において既存手法より優れていることを示す。
コードとデータはhttps://ophai.hms.harvard.edu/datasets/harvard-fair domain20kでアクセスできる。
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