論文の概要: ROFI: A Deep Learning-Based Ophthalmic Sign-Preserving and Reversible Patient Face Anonymizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11073v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 07:12:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.237878
• Title: ROFI: A Deep Learning-Based Ophthalmic Sign-Preserving and Reversible Patient Face Anonymizer
• Title（参考訳）: ROFI: 深層学習による眼球運動情報保存・可逆型顔匿名化システム
• Abstract要約: 本稿では,眼科の深層学習に基づくプライバシー保護フレームワークROFIを紹介する。 弱い教師付き学習と神経同一性翻訳を用いて、ROFIは疾患の特徴を保持しながら顔の特徴を匿名化する。 診断感度は100%で、コホートが3つある11の眼疾患に対して高い合意(Kappa > 0.90$)を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.864445622745386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Patient face images provide a convenient mean for evaluating eye diseases, while also raising privacy concerns. Here, we introduce ROFI, a deep learning-based privacy protection framework for ophthalmology. Using weakly supervised learning and neural identity translation, ROFI anonymizes facial features while retaining disease features (over 98\% accuracy, $\kappa > 0.90$). It achieves 100\% diagnostic sensitivity and high agreement ($\kappa > 0.90$) across eleven eye diseases in three cohorts, anonymizing over 95\% of images. ROFI works with AI systems, maintaining original diagnoses ($\kappa > 0.80$), and supports secure image reversal (over 98\% similarity), enabling audits and long-term care. These results show ROFI's effectiveness of protecting patient privacy in the digital medicine era.
• Abstract（参考訳）: 患者の顔画像は、目の病気を評価するのに便利な手段であり、プライバシーの懸念も高めている。 本稿では,眼科の深層学習に基づくプライバシー保護フレームワークROFIを紹介する。 弱い教師付き学習と神経同一性翻訳を用いて、ROFIは疾患の特徴を保持しながら顔の特徴を匿名化する(98\%以上、$\kappa > 0.90$)。 診断感度は100\%で、画像の95%以上を匿名化して、11の眼疾患の3つのコホートにまたがる高い一致(\kappa > 0.90$)を達成している。 ROFIはAIシステムと連携し、元の診断(\kappa > 0.80$)を維持し、セキュアな画像反転(98\%以上の類似性)をサポートし、監査と長期ケアを可能にする。 これらの結果から,ROFIが患者のプライバシ保護に有効であることが示唆された。

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