論文の概要: Pitfalls of defacing whole-head MRI: re-identification risk with diffusion models and compromised research potential

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18834v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 00:58:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:02:39.220332
• Title: Pitfalls of defacing whole-head MRI: re-identification risk with diffusion models and compromised research potential
• Title（参考訳）: 頭部MRIの落とし穴-拡散モデルによる再同定リスクと妥協研究の可能性-
• Authors: Chenyu Gao, Kaiwen Xu, Michael E. Kim, Lianrui Zuo, Zhiyuan Li, Derek B. Archer, Timothy J. Hohman, Ann Zenobia Moore, Luigi Ferrucci, Lori L. Beason-Held, Susan M. Resnick, Christos Davatzikos, Jerry L. Prince, Bennett A. Landman,
• Abstract要約: 我々は、カスケード型確率拡散モデル(DPM)を用いて、顔の頭部MRIにおける顔の復元を行うリタッチパイプラインを開発した。 DPMは180人の被験者の画像に基づいて訓練され、484人の未確認被験者の画像でテストされる。 以上の結果から,DPMは画像から得られた顔に類似した高忠実な顔を生成することができ,表面距離は人口平均面よりもかなり小さいことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.891539513675697
• License:
• Abstract: Defacing is often applied to head magnetic resonance image (MRI) datasets prior to public release to address privacy concerns. The alteration of facial and nearby voxels has provoked discussions about the true capability of these techniques to ensure privacy as well as their impact on downstream tasks. With advancements in deep generative models, the extent to which defacing can protect privacy is uncertain. Additionally, while the altered voxels are known to contain valuable anatomical information, their potential to support research beyond the anatomical regions directly affected by defacing remains uncertain. To evaluate these considerations, we develop a refacing pipeline that recovers faces in defaced head MRIs using cascaded diffusion probabilistic models (DPMs). The DPMs are trained on images from 180 subjects and tested on images from 484 unseen subjects, 469 of whom are from a different dataset. To assess whether the altered voxels in defacing contain universally useful information, we also predict computed tomography (CT)-derived skeletal muscle radiodensity from facial voxels in both defaced and original MRIs. The results show that DPMs can generate high-fidelity faces that resemble the original faces from defaced images, with surface distances to the original faces significantly smaller than those of a population average face (p < 0.05). This performance also generalizes well to previously unseen datasets. For skeletal muscle radiodensity predictions, using defaced images results in significantly weaker Spearman's rank correlation coefficients compared to using original images (p < 10-4). For shin muscle, the correlation is statistically significant (p < 0.05) when using original images but not statistically significant (p > 0.05) when any defacing method is applied, suggesting that defacing might not only fail to protect privacy but also eliminate valuable information.
• Abstract（参考訳）: プライバシの懸念に対処するために、公開リリース前のヘッド磁気共鳴画像(MRI)データセットにデフェイスが適用されることが多い。 顔と近くのボクセルの変更は、プライバシーと下流タスクへの影響を確実にするこれらのテクニックの真の能力に関する議論を引き起こしている。 深層生成モデルの進歩により、認識できないほどプライバシを保護できる範囲は不確実である。 さらに、変化したボクセルは解剖学的に貴重な情報を含んでいることが知られているが、解剖学的領域を超えて解剖学的に影響を受ける研究を支援する可能性については、いまだに不明である。 これらの考察を評価するため、我々は、カスケード拡散確率モデル(DPM)を用いて、顔の頭部MRIにおける顔の復元を行うリファイア・パイプラインを開発した。 DPMは180人の被験者の画像に基づいて訓練され、484人の未確認被験者の画像でテストされる。 変形した顔面のボクセルが普遍的に有用な情報を含んでいるかどうかを評価するため,CTによる顔面のボクセルからの骨格筋密度の予測も行った。 以上の結果から,DPMは画像から得られた顔に類似した高忠実な顔を生成することができることがわかった(p < 0.05)。 このパフォーマンスは、これまで見つからなかったデータセットにもよく応用される。 骨格筋のX線密度予測では、デフェクト画像を用いた場合、スピアマンのランク相関係数は元の画像と比較すると著しく低下する(p < 10-4)。 真筋の場合、この相関は元の画像を使用すると統計的に有意(p < 0.05)であるが、デフェクト法を適用した場合には統計的に有意(p > 0.05)ではない(p > 0.05)。

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