論文の概要: I See, Therefore I Do: Estimating Causal Effects for Image Treatments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06810v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 04:40:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-15 08:00:22.741319
• Title: I See, Therefore I Do: Estimating Causal Effects for Image Treatments
• Title（参考訳）: 画像治療における因果効果の推定
• Authors: Abhinav Thorat, Ravi Kolla, Niranjan Pedanekar,
• Abstract要約: NICE (Network for Image Treatments Causal Effect Estimation) というモデルを提案する。 NICEは、画像治療におけるリッチな多次元情報を利用する効果的な方法を示し、因果効果の推定を改善するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.372747046563984
• License:
• Abstract: Causal effect estimation under observational studies is challenging due to the lack of ground truth data and treatment assignment bias. Though various methods exist in literature for addressing this problem, most of them ignore multi-dimensional treatment information by considering it as scalar, either continuous or discrete. Recently, certain works have demonstrated the utility of this rich yet complex treatment information into the estimation process, resulting in better causal effect estimation. However, these works have been demonstrated on either graphs or textual treatments. There is a notable gap in existing literature in addressing higher dimensional data such as images that has a wide variety of applications. In this work, we propose a model named NICE (Network for Image treatments Causal effect Estimation), for estimating individual causal effects when treatments are images. NICE demonstrates an effective way to use the rich multidimensional information present in image treatments that helps in obtaining improved causal effect estimates. To evaluate the performance of NICE, we propose a novel semi-synthetic data simulation framework that generates potential outcomes when images serve as treatments. Empirical results on these datasets, under various setups including the zero-shot case, demonstrate that NICE significantly outperforms existing models that incorporate treatment information for causal effect estimation.
• Abstract（参考訳）: 観測研究における因果効果の推定は,真理データの欠如と治療代入バイアスが原因で困難である。 この問題に対処するための文献には様々な方法が存在するが、そのほとんどは、連続的または離散的なスカラーとして考えることにより、多次元の処理情報を無視している。 最近では、このリッチで複雑な処理情報を推定プロセスに組み込むことにより、因果効果の推算精度が向上している研究もある。 しかし、これらの作品はグラフやテキスト処理で実証されている。 多様な用途を持つ画像などの高次元データに対処する上で、既存の文献に顕著なギャップがある。 本研究では,NICE (Network for Image Treatments Causal Effect Estimation) というモデルを提案する。 NICEは、画像治療におけるリッチな多次元情報を利用する効果的な方法を示し、因果効果の推定を改善するのに役立つ。 NICEの性能を評価するために,画像が治療に役立った場合の潜在的な結果を生成する,新しい半合成データシミュレーションフレームワークを提案する。 ゼロショットケースを含む様々な設定の下で、これらのデータセットに対する実験結果から、NICEは因果効果推定のための治療情報を含む既存のモデルよりも著しく優れていることが示された。

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