論文の概要: Edge-Native Generative De-identification: Inversion-Free Flow for Privacy-Preserving Federated Skin Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00821v1
• Date: Sat, 31 Jan 2026 17:19:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.418108
• Title: Edge-Native Generative De-identification: Inversion-Free Flow for Privacy-Preserving Federated Skin Image Analysis
• Title（参考訳）: エッジ-Native Generative Dedentification: プライバシ保護フェデレーション皮膚画像解析のための逆流
• Authors: Konstantinos Moutselos, Ilias Maglogiannis,
• Abstract要約: 臨床皮膚学のためのフェデレートラーニング(FL)は、患者のプライバシ保護と診断機能の保存という競合する要件によって妨げられている。 本稿では,クライアント側プライバシ保護ユーティリティとして機能するアイデンティティに依存しない保存病理の枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8864137667201766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The deployment of Federated Learning (FL) for clinical dermatology is hindered by the competing requirements of protecting patient privacy and preserving diagnostic features. Traditional de-identification methods often degrade pathological fidelity, while standard generative editing techniques rely on computationally intensive inversion processes unsuitable for resource-constrained edge devices. We propose a framework for identity-agnostic pathology preservation that serves as a client-side privacy-preserving utility. By leveraging inversion-free Rectified Flow Transformers (FlowEdit), the system performs high-fidelity identity transformation in near real-time (less than 20s), facilitating local deployment on clinical nodes. We introduce a "Segment-by-Synthesis" mechanism that generates counterfactual healthy and pathological twin pairs locally. This enables the extraction of differential erythema masks that are decoupled from biometric markers and semantic artifacts (e.g. jewelry). Pilot validation on high-resolution clinical samples demonstrates an Intersection over Union (IoU) stability greater than 0.67 across synthetic identities. By generating privacy-compliant synthetic surrogates at the edge, this framework mitigates the risk of gradient leakage at the source, providing a secure pathway for high-precision skin image analysis in federated environments.
• Abstract（参考訳）: 臨床皮膚学へのフェデレートラーニング(FL)の展開は、患者のプライバシ保護と診断機能の保存という競合する要件によって妨げられている。 従来の非識別法は、しばしば病的忠実度を低下させるが、標準的な生成編集技術は、資源制約されたエッジデバイスには適さない計算集約的な反転プロセスに依存している。 本稿では,クライアント側プライバシ保護ユーティリティとして機能するアイデンティティ非依存の病理保存のためのフレームワークを提案する。 Inversion-free Rectified Flow Transformers (FlowEdit) を利用することで,20秒未満のほぼリアルタイムで高忠実度ID変換を実現し,臨床ノードへの局所的なデプロイを容易にする。 そこで本研究では,2対のペアを局所的に生成する「Segment-by-Synthesis」機構を提案する。 これにより、生体マーカーやセマンティックアーティファクト(例えばジュエリー)から切り離された分化型エリテママスクの抽出が可能になる。 高分解能臨床試料の試験的検証は、合成アイデンティティ全体にわたって0.67以上のIoU(Intersection over Union)安定性を示す。 プライバシに適合した合成サロゲートをエッジに生成することにより、ソースの勾配リークのリスクを軽減し、フェデレーション環境での高精度な皮膚画像解析のためのセキュアな経路を提供する。

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