論文の概要: To do($x$) or not to do($x$): Medical Image Counterfactuals for Dataset Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.14124v1
- Date: Sat, 12 Sep 2026 20:06:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.705968
- Title: To do($x$) or not to do($x$): Medical Image Counterfactuals for Dataset Augmentation
- Title（参考訳）: to do($x$) or not to do($x$): Dataset Augmentationのための医療画像カウンター
- Abstract要約: 医療画像分析は、バイアス付きデータセットによってしばしば妨げられ、バイアス付きモデルと限られた臨床応用に繋がる可能性がある。
このようなバイアスを軽減するための有望な戦略は、合成画像によるトレーニングデータを増強することである。
逆生成はそのような戦略の1つだが、この用語は2つの異なる意味で使われる。
本研究は, 医用画像増強の実際的効果について検討し, 評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.101062491792905
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Medical image analysis is often hindered by biased datasets, which can lead to biased models and limited clinical applicability. A promising strategy for mitigating such biases is to augment training data with synthetic images. Counterfactual (CF) generation is one such strategy, though the term is used in two different senses: in some works, CFs are produced through causality-based interventions derived from structural causal models, whereas in others, they are produced by non-causal image edits or conventional conditional generative models, such as altering anatomy or adding pathologies. In this work, we study this distinction and evaluate its practical consequences for medical image augmentation. We compare three conditioning strategies: $\textit{Deterministic}$, which changes selected variables while holding the remaining variables fixed; $\textit{Undirected}$, which updates variables according to learned statistical associations without assigning causal directions; and $\textit{Causal}$, which propagates interventions along a directed causal graph. We analyse how these choices affect the resulting images, and explore when causally grounded methods improve dataset augmentation or bring limited benefit. In particular, we assess downstream performance and fairness, where fairness refers to reduced sensitivity to dataset biases across sensitive subgroups. Our experiments demonstrate that using a causal approach to synthetic training data generation can lead to tangible benefits, with these insights offering valuable guidance to machine learning practitioners for the effective design of data generation protocols.
- Abstract（参考訳）: 医療画像分析は、バイアス付きデータセットによってしばしば妨げられ、バイアス付きモデルと限られた臨床応用に繋がる可能性がある。
このようなバイアスを軽減するための有望な戦略は、合成画像によるトレーニングデータを増強することである。
CFは、構造因果モデルから派生した因果関係に基づく介入によって生成されるが、一方、非因果画像編集や、解剖学の変更や病理学の追加など、従来の条件生成モデルによって生成される。
本研究は, 医用画像の強調のために, この区別について検討し, その実用的効果を評価するものである。
残りの変数を固定しながら選択した変数を変更する$\textit{Deterministic}$、学習した統計関連に従って変数を更新する$\textit{Undirected}$、指示因果グラフに沿って介入を伝搬する$\textit{Causal}$の3つの条件付け戦略を比較した。
これらの選択が結果のイメージにどのように影響するかを分析し、因果的に根拠付けられたメソッドがデータセットの強化を改善するか、あるいは限られた利益をもたらすかを探る。
特に、下流のパフォーマンスと公平性を評価し、フェアネスは、センシティブなサブグループ間でのデータセットバイアスに対する感度を低下させる。
これらの知見は、データ生成プロトコルを効果的に設計するための機械学習実践者に貴重なガイダンスを提供するものである。
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