論文の概要: Beyond Target Scores: Measuring Off-Target Drift in Diffusion-Based Medical Image Editing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16291v1
- Date: Sun, 12 Jul 2026 20:42:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.090543
- Title: Beyond Target Scores: Measuring Off-Target Drift in Diffusion-Based Medical Image Editing
- Title（参考訳）: ターゲットスコアを超えて:拡散に基づく医用画像編集におけるオフターゲットドリフトの測定
- Abstract要約: 臨床画像では、対象の発見は共生性、獲得効果、病理、選択バイアスと絡み合っている。
バイオマーカー編集のための軌道レベルのベンチマークであるCIB-Med-1を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diffusion models can now edit medical images in visually plausible ways, but the standard evaluation question is too narrow: did the target score increase? In clinical imaging, target findings are entangled with co-morbidities, acquisition effects, and selection bias, so a model can appear successful by changing correlated non-target findings rather than isolating the intended pathology. We introduce CIB-Med-1, a trajectory-level benchmark for controlled biomarker editing in chest radiography. CIB-Med-1 evaluates directional pleural effusion editing through calibrated target progression, inversion rate, and off-target semantic drift over 14 clinically motivated nuisance axes. The benchmark exposes a reward-hacking failure mode in which diffusion editors increase effusion scores while simultaneously altering parenchymal, cardiomediastinal, pleural, chronic, or artifact-related findings. We further present a constrained diffusion guidance baseline that optimizes target progression subject to bounded off-target change. Across held-out radiographs, the constrained editor preserves target progression ($ρ_{\mathrm{trend}}=0.88$ vs. $0.90$ for unconstrained guidance) while reducing median off-target drift from $0.46$ to $0.20$ and 90th-percentile drift from $0.98$ to $0.33$. Drift magnitude tracks empirical target--off-target association, supporting the view that semantic instability is structured rather than incidental. A blinded human validation probe with radiology trainees further shows stronger agreement with intended progression orderings ($τ=0.61$ vs.\ $0.29$ for Pix2Pix). These results argue that medical image editing should be evaluated as trajectory-level semantic control, not as endpoint score maximization.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルでは、医用画像を視覚的に可視的に編集できるようになったが、標準的な評価問題は狭すぎる。
臨床画像では, 対象の所見は共生性, 獲得効果, 選択バイアスに絡み合っており, 対象の病態を分離するのではなく, 関連性のある非対象の所見を変化させることで, モデルが成功する可能性がある。
胸部X線撮影におけるバイオマーカー編集のための軌道レベルのベンチマークであるCIB-Med-1を導入する。
CIB-Med-1は、14の臨床的動機付けられたニュアンス軸上での目標進行、逆転率、および目標外のセマンティックドリフトを通じて、方向性胸水編集を評価する。
このベンチマークは、拡散エディターが灌流スコアを増大させ、同時に発作性、中縦隔、胸膜、慢性またはアーティファクト関連の所見を変化させる報奨障害モードを公開する。
さらに,制約付き拡散誘導ベースラインを提案する。
拘束された編集者は目標の進行を保存し(ρ_{\mathrm{trend}}=0.88$ vs. $0.90$ for unconstrained guidance)、中央値のオフターゲットドリフトを0.46$から0.20$に減らし、90セントのドリフトを0.98$から0.33$に減らした。
ドリフト・マグニチュードは経験的なターゲット・オフ・ターゲット・アソシエーションを追跡し、意味的不安定性は偶発的ではなく構造化されているという見解を支持する。
放射線学研修生による盲目の人間の検証調査では、意図した進行順序(τ=0.61$ vs.)との強い一致が示されている。
Pix2Pixは0.29ドル。
これらの結果は,医療画像の編集を終端スコアの最大化ではなく,軌跡レベルの意味制御として評価すべきであると主張している。
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