HeartSpot: Privatized and Explainable Data Compression for Cardiomegaly Detection

要約

胸部X線画像解析のためのデータ駆動型ディープラーニングの進歩は、説明可能性、プライバシー、大規模なデータセットと重要な計算資源の必要性を強調している。我々は、プライバシーと説明可能性を非可逆的な単一画像圧縮問題として捉え、トレーニングなしで計算とデータ要件の両方を削減します。胸部X線画像における心肥大検出のために、我々はHeartSpotと4つの空間バイアスプライヤーを提案する。HeartSpotの事前分布は，医学文献や機械の知識に基づいて，画素のサンプリング方法を定義する．HeartSpotは、胸郭の形状、骨、小さな病変、その他の敏感な特徴を示す画素を最大97%まで捨てることで、胸部X線画像を私有化する。HeartSpotの事前分布は、その場しのぎで説明可能であり、心臓の輪郭を明確にした空間特徴を保存し、人間が解釈可能な画像を提供します。HeartSpotは強力な圧縮機能を持ち、最大で32倍のピクセル数、11倍のファイルサイズを実現します。HeartSpotを用いた心肥大検出器は、ベースラインのDenseNet121と比較した場合、最大9倍の学習速度、または少なくとも同等の精度（最大+.01 AUC ROC）であることが確認されています。HeartSpotは、非公開のオリジナル画像へのアクセスを必要とせず、既存の帰属方法を再利用することで、ポストホックに説明可能である。以上のように、HeartSpotは、スピードと精度の向上、画像サイズの縮小、プライバシーの向上、説明可能性の確保を実現しています。 ソースコード： https://www.github.com/adgaudio/HeartSpot

要約(オリジナル)

Advances in data-driven deep learning for chest X-ray image analysis underscore the need for explainability, privacy, large datasets and significant computational resources. We frame privacy and explainability as a lossy single-image compression problem to reduce both computational and data requirements without training. For Cardiomegaly detection in chest X-ray images, we propose HeartSpot and four spatial bias priors. HeartSpot priors define how to sample pixels based on domain knowledge from medical literature and from machines. HeartSpot privatizes chest X-ray images by discarding up to 97% of pixels, such as those that reveal the shape of the thoracic cage, bones, small lesions and other sensitive features. HeartSpot priors are ante-hoc explainable and give a human-interpretable image of the preserved spatial features that clearly outlines the heart. HeartSpot offers strong compression, with up to 32x fewer pixels and 11x smaller filesize. Cardiomegaly detectors using HeartSpot are up to 9x faster to train or at least as accurate (up to +.01 AUC ROC) when compared to a baseline DenseNet121. HeartSpot is post-hoc explainable by re-using existing attribution methods without requiring access to the original non-privatized image. In summary, HeartSpot improves speed and accuracy, reduces image size, improves privacy and ensures explainability. Source code: https://www.github.com/adgaudio/HeartSpot

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