APPLE: Adversarial Privacy-aware Perturbations on Latent Embedding for Fairness in Medical Image Segmentation

Grunnleggende konsepter

Verbesserung der Fairness in der medizinischen Bildsegmentierung durch die Einführung von Störungen in latenten Einbettungen.

Sammendrag

Einführung und Hintergrund

Fairness in der medizinischen Bildsegmentierung ist entscheidend für die Gesundheitsgerechtigkeit.
Schwierigkeiten bei der Schulung fairer Modelle von Grund auf.

Methode APPLE

Adversarial Privacy-aware Perturbations on Latent Embedding (APPLE) zur Verbesserung der Fairness von Segmentoren.
Keine Veränderung der Architektur oder Parameter des Basismodells.

Experimente und Ergebnisse

Effektivität von APPLE auf zwei Segmentierungsdatensätzen und fünf Segmentoren.
Vergleich mit anderen Methoden zur Unfairness-Minderung.

Ablation Study

Untersuchung der Hyperparameter und Integration mit anderen Methoden.

Schlussfolgerung und Ausblick

APPLE zeigt vielversprechende Ergebnisse für die Unfairness-Minderung in der medizinischen Bildsegmentierung.

Statistikk

"Experiments on two segmentation datasets and five segmentors illustrate the effectiveness of our proposed method compared to several unfairness mitigation methods."
"The weighted factor α and β are defined as 0.1 and 1.0, respectively."
"The learning rates of Gp and Dp are set as 10−3 and the Adam optimizer is adopted for model training."

Sitater

"Ensuring fairness in deep-learning-based segmentors is crucial for health equity."
"Our proposed method, Adversarial Privacy-aware Perturbations on Latent Embedding (APPLE), can improve the fairness of deployed segmentors."

Viktige innsikter hentet fra

APPLE

by Zikang Xu,Fe... klokken arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05114.pdf

Dypere Spørsmål

Wie kann die Fairness in der medizinischen Bildsegmentierung weiter verbessert werden?

Um die Fairness in der medizinischen Bildsegmentierung weiter zu verbessern, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Einer davon ist die Integration von Techniken wie APPLE, die es ermöglichen, sensible Attribute in den latenten Einbettungen zu perturbieren, um sicherzustellen, dass keine unfair relevanten Informationen an den Decoder weitergegeben werden. Darüber hinaus können auch andere Methoden wie Data Augmentation, Fairness Constraints und Fairness Metrics eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Modelle gerecht und ausgewogen arbeiten. Es ist wichtig, kontinuierlich an der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zu arbeiten, die die Fairness in der medizinischen Bildsegmentierung gewährleisten, um die Gesundheitsgerechtigkeit zu fördern.

Welche potenziellen Auswirkungen könnte die Integration von APPLE in andere Modelle haben?

Die Integration von APPLE in andere Modelle könnte weitreichende Auswirkungen haben. Durch die Anwendung von APPLE auf verschiedene Segmentierungsmodelle in der medizinischen Bildgebung könnten diese Modelle fairer gestaltet werden, indem sensible Attribute in den latenten Einbettungen perturbiert werden. Dies könnte dazu beitragen, die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Modelle zu verbessern, die Patientenprivatsphäre zu schützen und die Gesundheitsgerechtigkeit zu fördern. Darüber hinaus könnte die Integration von APPLE in andere Modelle dazu beitragen, die Fairness in verschiedenen medizinischen Anwendungen zu gewährleisten und die Modelle für eine Vielzahl von Anwendungen in der Medizin besser geeignet zu machen.

Inwiefern könnte die Unfairness-Minderung in der Bildsegmentierung auf andere Bereiche der Medizin übertragen werden?

Die Unfairness-Minderung in der Bildsegmentierung kann auf andere Bereiche der Medizin übertragen werden, um sicherzustellen, dass die Modelle gerecht und ausgewogen arbeiten. Indem sensible Attribute in den latenten Einbettungen perturbiert werden, können Modelle in verschiedenen medizinischen Anwendungen fairer gestaltet werden. Dies könnte dazu beitragen, Bias und Ungerechtigkeiten in der medizinischen Diagnose, Behandlung und Forschung zu reduzieren. Darüber hinaus könnten die entwickelten Methoden und Techniken zur Unfairness-Minderung in der Bildsegmentierung auf andere Bereiche der Medizin übertragen werden, um die Gesundheitsgerechtigkeit zu fördern und sicherzustellen, dass alle Patienten gleich behandelt werden.