論文の概要: FairSkin: Fair Diffusion for Skin Disease Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22551v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 21:37:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:27:51.099173
• Title: FairSkin: Fair Diffusion for Skin Disease Image Generation
• Title（参考訳）: FairSkin:皮膚疾患の画像生成のための公平な拡散
• Authors: Ruichen Zhang, Yuguang Yao, Zhen Tan, Zhiming Li, Pan Wang, Jingtong Hu, Sijia Liu, Tianlong Chen,
• Abstract要約: 拡散モデル (DM) は, 合成医用画像の生成において主要な手法となっているが, 臨界二倍偏差に悩まされている。 このようなバイアスを3段階のリサンプリング機構によって緩和する新しいDMフレームワークであるFairSkinを提案する。 本手法は, 画像の多様性と品質を著しく向上させ, 臨床環境における皮膚疾患の検出精度の向上に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.57934318601579
• License:
• Abstract: Image generation is a prevailing technique for clinical data augmentation for advancing diagnostic accuracy and reducing healthcare disparities. Diffusion Model (DM) has become a leading method in generating synthetic medical images, but it suffers from a critical twofold bias: (1) The quality of images generated for Caucasian individuals is significantly higher, as measured by the Frechet Inception Distance (FID). (2) The ability of the downstream-task learner to learn critical features from disease images varies across different skin tones. These biases pose significant risks, particularly in skin disease detection, where underrepresentation of certain skin tones can lead to misdiagnosis or neglect of specific conditions. To address these challenges, we propose FairSkin, a novel DM framework that mitigates these biases through a three-level resampling mechanism, ensuring fairer representation across racial and disease categories. Our approach significantly improves the diversity and quality of generated images, contributing to more equitable skin disease detection in clinical settings.
• Abstract（参考訳）: 画像生成は、診断精度を向上し、医療格差を減らすための臨床データ増大のための一般的な技術である。 1)Frechet Inception Distance(FID)によって測定されるように,コーカサス人の画像の質は著しく高い。 2) ダウンストリーム・タスク学習者が疾患画像から重要な特徴を学習する能力は皮膚の音色によって異なる。 これらのバイアスは、特に皮膚疾患の検出において、特定の皮膚のトーンの低発現が誤診や特定の状態の無視につながる重大なリスクを引き起こす。 これらの課題に対処するために、FairSkinという新しいDMフレームワークを提案し、これらバイアスを3段階のリサンプリング機構を通じて軽減し、人種と疾患のカテゴリーでより公平な表現を確実にする。 本手法は, 画像の多様性と品質を著しく向上させ, 臨床環境における皮膚疾患の検出精度の向上に寄与する。

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