Fugu-MT 論文翻訳(概要): PatchAlign:Fair and Accurate Skin Disease Image Classification by Alignment with Clinical Labels

論文の概要: PatchAlign:Fair and Accurate Skin Disease Image Classification by Alignment with Clinical Labels

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04975v1
Date: Sun, 8 Sep 2024 05:00:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-10 19:50:12.216364
Title: PatchAlign:Fair and Accurate Skin Disease Image Classification by Alignment with Clinical Labels
Title（参考訳）: PatchAlign:臨床検査による皮膚疾患の画像分類
Authors: Aayushman, Hemanth Gaddey, Vidhi Mittal, Manisha Chawla, Gagan Raj Gupta,
Abstract要約: 我々は,皮膚条件画像の分類精度と公平性を高めるために,新しいアプローチであるPatchAlignを導入する。 PatchAlignは、グラフ最適トランスポート(GOT)ロスを正規化子として、クロスドメインアライメントを実行する。皮膚の音色間の正の正の比率の公平性は一貫して向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12233362977312943
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Deep learning models have achieved great success in automating skin lesion diagnosis. However, the ethnic disparity in these models' predictions needs to be addressed before deploying them. We introduce a novel approach, PatchAlign, to enhance skin condition image classification accuracy and fairness by aligning with clinical text representations of skin conditions. PatchAlign uses Graph Optimal Transport (GOT) Loss as a regularizer to perform cross-domain alignment. The representations obtained are robust and generalize well across skin tones, even with limited training samples. To reduce the effect of noise and artifacts in clinical dermatology images, we propose a learnable Masked Graph Optimal Transport for cross-domain alignment that further improves fairness metrics. We compare our model to the state-of-the-art FairDisCo on two skin lesion datasets with different skin types: Fitzpatrick17k and Diverse Dermatology Images (DDI). PatchAlign enhances the accuracy of skin condition image classification by 2.8% (in-domain) and 6.2% (out-domain) on Fitzpatrick17k, and 4.2% (in-domain) on DDI compared to FairDisCo. Additionally, it consistently improves the fairness of true positive rates across skin tones. The source code for the implementation is available at the following GitHub repository: https://github.com/aayushmanace/PatchAlign24, enabling easy reproduction and further experimentation.
Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは皮膚病変の診断を自動化することに成功している。しかしながら、これらのモデルの予測における民族的格差は、それらを展開する前に対処する必要がある。我々は,皮膚条件のテキスト表現と整合して,皮膚条件画像の分類精度と公平性を向上するための新しいアプローチであるPatchAlignを導入する。 PatchAlignは、グラフ最適トランスポート(GOT)ロスを正規化子として、クロスドメインアライメントを実行する。得られた表現は、限られたトレーニングサンプルであっても、皮膚のトーンにわたって頑健で一般化されている。臨床皮膚科画像におけるノイズやアーティファクトの影響を低減するため,領域横断アライメントのための学習可能なMasked Graph Optimal Transportを提案する。 Fitzpatrick17kとDiverse Dermatology Images(DDI)の2種類の皮膚病変データセットを比較した。 PatchAlignはFitzpatrick17k上の2.8%(ドメイン内)と6.2%(ドメイン外)、そしてFairDisCoと比較してDDI上の4.2%(ドメイン内)の皮膚条件画像分類の精度を高める。さらに、皮膚の音色にまたがる真の正の比率の公平さを一貫して改善する。実装のソースコードは以下のGitHubリポジトリで入手できる。 https://github.com/aayushmanace/PatchAlign24。

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