論文の概要: Synthetic Simplicity: Unveiling Bias in Medical Data Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21674v1
- Date: Wed, 31 Jul 2024 15:14:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 17:41:37.597375
- Title: Synthetic Simplicity: Unveiling Bias in Medical Data Augmentation
- Title（参考訳）: シンセティック・シンプルさ:医療データ強化におけるバイアスの解消
- Authors: Krishan Agyakari Raja Babu, Rachana Sathish, Mrunal Pattanaik, Rahul Venkataramani,
- Abstract要約: 医用画像などのデータ共有分野において、合成データがますます重要になっている。
下流のニューラルネットワークは、しばしば、データソースとタスクラベルの間に強い相関があるときに、実データと合成データの急激な区別を利用する。
このエクスプロイトは、真のタスク関連の複雑さではなく、表面的な特徴に過度に依存する、テクスティシビティ単純性バイアスとして現れます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Synthetic data is becoming increasingly integral in data-scarce fields such as medical imaging, serving as a substitute for real data. However, its inherent statistical characteristics can significantly impact downstream tasks, potentially compromising deployment performance. In this study, we empirically investigate this issue and uncover a critical phenomenon: downstream neural networks often exploit spurious distinctions between real and synthetic data when there is a strong correlation between the data source and the task label. This exploitation manifests as \textit{simplicity bias}, where models overly rely on superficial features rather than genuine task-related complexities. Through principled experiments, we demonstrate that the source of data (real vs.\ synthetic) can introduce spurious correlating factors leading to poor performance during deployment when the correlation is absent. We first demonstrate this vulnerability on a digit classification task, where the model spuriously utilizes the source of data instead of the digit to provide an inference. We provide further evidence of this phenomenon in a medical imaging problem related to cardiac view classification in echocardiograms, particularly distinguishing between 2-chamber and 4-chamber views. Given the increasing role of utilizing synthetic datasets, we hope that our experiments serve as effective guidelines for the utilization of synthetic datasets in model training.
- Abstract（参考訳）: 医用画像などのデータ・スカース分野において, 合成データは, リアルデータの代用として, ますます複雑化しつつある。
しかし、その固有の統計特性は下流のタスクに大きな影響を与え、デプロイメントのパフォーマンスを損なう可能性がある。
下流ニューラルネットワークは、データソースとタスクラベルの間に強い相関関係がある場合、実データと合成データの間の急激な区別をしばしば利用します。
このエクスプロイトは「textit{simplicity bias}」として現れ、モデルが真のタスク関連の複雑さよりも表面的な特徴に過度に依存している。
原理的な実験を通して、データのソース(実対実対実対実対実対実対実対実)が示される。
\ 合成) 相関が欠如している場合、デプロイメント中にパフォーマンスが低下する急激な関連要因を導入することができる。
最初に、この脆弱性を桁分類タスクで示し、モデルが桁の代わりにデータソースを突如利用して推論を行う。
心エコー図における心電図分類に関する医療画像問題におけるこの現象のさらなる証拠として,特に2-chamberと4-chamberの区別について述べる。
合成データセットの利用の役割が増す中、我々の実験がモデルトレーニングにおける合成データセットの利用の効果的なガイドラインとなることを期待する。
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