論文の概要: Generative Medical Image Anonymization Based on Latent Code Projection and Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09114v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 19:50:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:11:32.060771
• Title: Generative Medical Image Anonymization Based on Latent Code Projection and Optimization
• Title（参考訳）: 潜在コード投影と最適化に基づく医用画像の匿名化
• Authors: Huiyu Li, Nicholas Ayache, Hervé Delingette,
• Abstract要約: 医用画像の匿名化問題を,潜時コード投影と最適化という2段階の解決策で解決する。 プロジェクション段階では、入力画像を潜在空間に投影する合理化エンコーダを設計し、プロジェクションプロセスを強化するための協調学習方式を提案する。 最適化段階において、医用画像専用のデータユーティリティとアイデンティティ保護のトレードオフに対応するために設計された2つの深い損失関数を用いて潜時コードを洗練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8397427914728426
• License:
• Abstract: Medical image anonymization aims to protect patient privacy by removing identifying information, while preserving the data utility to solve downstream tasks. In this paper, we address the medical image anonymization problem with a two-stage solution: latent code projection and optimization. In the projection stage, we design a streamlined encoder to project input images into a latent space and propose a co-training scheme to enhance the projection process. In the optimization stage, we refine the latent code using two deep loss functions designed to address the trade-off between identity protection and data utility dedicated to medical images. Through a comprehensive set of qualitative and quantitative experiments, we showcase the effectiveness of our approach on the MIMIC-CXR chest X-ray dataset by generating anonymized synthetic images that can serve as training set for detecting lung pathologies. Source codes are available at https://github.com/Huiyu-Li/GMIA.
• Abstract（参考訳）: 医用画像の匿名化は、下流タスクを解決するためのデータユーティリティを保ちながら、情報を識別することで患者のプライバシを保護することを目的としている。 本稿では,医用画像の匿名化問題に対して,潜時コード投影と最適化という2段階の解決策で対処する。 プロジェクション段階では、入力画像を潜在空間に投影する合理化エンコーダを設計し、プロジェクションプロセスを強化するための協調学習方式を提案する。 最適化段階において、医用画像専用のデータユーティリティとアイデンティティ保護のトレードオフに対応するために設計された2つの深い損失関数を用いて潜時コードを洗練する。 本研究は,MIMIC-CXR胸部X線データセットを用いて,肺病変検出のためのトレーニングセットとして機能する匿名合成画像を生成することで,定性的かつ定量的な実験を行い,本手法の有効性を実証する。 ソースコードはhttps://github.com/Huiyu-Li/GMIAで入手できる。

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