論文の概要: Privacy-Preserving in Medical Image Analysis: A Review of Methods and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03924v1
- Date: Thu, 05 Dec 2024 06:56:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-06 14:40:49.956214
- Title: Privacy-Preserving in Medical Image Analysis: A Review of Methods and Applications
- Title（参考訳）: 医用画像分析におけるプライバシ保護 : 方法と応用のレビュー
- Authors: Yanming Zhu, Xuefei Yin, Alan Wee-Chung Liew, Hui Tian,
- Abstract要約: レビューでは、医療画像分析におけるプライバシー保護技術の概要を概観している。
暗号化、差分プライバシー、同型暗号化、フェデレーション学習、および生成的敵ネットワークが含まれる。
診断,病理学,遠隔医療など,様々な医療画像解析タスクにおけるこれらの手法の適用について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.14185066631612
- License:
- Abstract: With the rapid advancement of artificial intelligence and deep learning, medical image analysis has become a critical tool in modern healthcare, significantly improving diagnostic accuracy and efficiency. However, AI-based methods also raise serious privacy concerns, as medical images often contain highly sensitive patient information. This review offers a comprehensive overview of privacy-preserving techniques in medical image analysis, including encryption, differential privacy, homomorphic encryption, federated learning, and generative adversarial networks. We explore the application of these techniques across various medical image analysis tasks, such as diagnosis, pathology, and telemedicine. Notably, we organizes the review based on specific challenges and their corresponding solutions in different medical image analysis applications, so that technical applications are directly aligned with practical issues, addressing gaps in the current research landscape. Additionally, we discuss emerging trends, such as zero-knowledge proofs and secure multi-party computation, offering insights for future research. This review serves as a valuable resource for researchers and practitioners and can help advance privacy-preserving in medical image analysis.
- Abstract（参考訳）: 人工知能とディープラーニングの急速な進歩により、医療画像分析は現代の医療において重要なツールとなり、診断精度と効率を大幅に改善した。
しかし、AIベースの手法は、医療画像が高感度の患者情報を含んでいることが多いため、深刻なプライバシー上の懸念を引き起こす。
このレビューでは、暗号化、差分プライバシー、同型暗号化、フェデレートラーニング、生成的敵ネットワークを含む、医用画像解析におけるプライバシー保護技術の概要について概説する。
診断,病理学,遠隔医療など,様々な医療画像解析タスクにおけるこれらの手法の適用について検討する。
特に,様々な医療画像解析アプリケーションにおいて,特定の課題とそれに対応するソリューションに基づいてレビューを整理し,技術的応用が実際の課題と直接整合し,現在の研究環境のギャップに対処する。
さらに,ゼロ知識証明やセキュアなマルチパーティ計算など,今後の研究への洞察を提供する新たなトレンドについても論じる。
このレビューは、研究者や実践者にとって貴重なリソースであり、医療画像分析におけるプライバシー保護の推進に役立つ。
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