論文の概要: Fairness Analysis of CLIP-Based Foundation Models for X-Ray Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19086v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 12:23:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:03:17.265685
• Title: Fairness Analysis of CLIP-Based Foundation Models for X-Ray Image Classification
• Title（参考訳）: X線画像分類のためのCLIPに基づく基礎モデルの公平性解析
• Authors: Xiangyu Sun, Xiaoguang Zou, Yuanquan Wu, Guotai Wang, Shaoting Zhang,
• Abstract要約: X線画像分類に応用したCLIP様モデルの包括的公平性解析を行う。 我々は,ゼロショット推論と様々な微調整技術を用いて,多様な患者集団と疾患カテゴリーにおけるパフォーマンスと公平性を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.98427699337596
• License:
• Abstract: X-ray imaging is pivotal in medical diagnostics, offering non-invasive insights into a range of health conditions. Recently, vision-language models, such as the Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) model, have demonstrated potential in improving diagnostic accuracy by leveraging large-scale image-text datasets. However, since CLIP was not initially designed for medical images, several CLIP-like models trained specifically on medical images have been developed. Despite their enhanced performance, issues of fairness - particularly regarding demographic attributes - remain largely unaddressed. In this study, we perform a comprehensive fairness analysis of CLIP-like models applied to X-ray image classification. We assess their performance and fairness across diverse patient demographics and disease categories using zero-shot inference and various fine-tuning techniques, including Linear Probing, Multilayer Perceptron (MLP), Low-Rank Adaptation (LoRA), and full fine-tuning. Our results indicate that while fine-tuning improves model accuracy, fairness concerns persist, highlighting the need for further fairness interventions in these foundational models.
• Abstract（参考訳）: X線イメージングは医療診断において重要な要素であり、様々な健康状態に対する非侵襲的な洞察を提供する。 近年,CLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)モデルのような視覚言語モデルは,大規模な画像テキストデータセットを活用することで,診断精度を向上させる可能性を示している。 しかし、CLIPは当初医療画像用に設計されていなかったため、医療画像に特化して訓練されたCLIPのようなモデルがいくつか開発されている。 性能が向上したにもかかわらず、公平性の問題は、特に人口統計学的属性に関して、ほとんど未解決のままである。 本研究では,X線画像分類に応用したCLIP様モデルの包括的公平性解析を行う。 ゼロショット推論と多層パーセプトロン(MLP)、ローランド適応(LoRA)、フル微調整など、様々な微調整技術を用いて、多様な患者集団と疾患カテゴリのパフォーマンスと公平性を評価した。 その結果, 微調整によりモデル精度が向上する一方, フェアネスの懸念は持続し, 基礎モデルのさらなるフェアネス介入の必要性が浮き彫りになった。

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