Assessing the Efficacy of Invisible Watermarks in AI-Generated Medical Images

要約

AI によって生成された医療画像は、現実世界でのデータ不足の課題に対処できる可能性があるため、人気が高まっています。
しかし、これらの合成画像を正確に識別するという問題、特に本物のコピーで顕著な写実性を示す場合には、懸念が残ります。
この課題を軽減するために、DALLE や Imagen などの画像ジェネレーターは、合成画像の信頼性の識別を容易にすることを目的とした電子透かしを統合しました。
これらの透かしは画像ピクセル内に埋め込まれており、検出可能であるにもかかわらず人間の目には見えません。
それにもかかわらず、合成医用画像の有用性に対するこれらの目に見えない透かしの潜在的な影響に関する包括的な調査は不足しています。
この研究では、合成医用画像に目に見えない透かしを組み込むことを提案し、下流の分類タスクの文脈でその有効性を評価しようとします。
私たちの目標は、合成医療画像の検出可能性を高め、倫理基準を強化し、データ汚染や潜在的な詐欺から保護する上で、このようなウォーターマークの実行可能性についての議論への道を開くことです。

要約(オリジナル)

AI-generated medical images are gaining growing popularity due to their potential to address the data scarcity challenge in the real world. However, the issue of accurate identification of these synthetic images, particularly when they exhibit remarkable realism with their real copies, remains a concern. To mitigate this challenge, image generators such as DALLE and Imagen, have integrated digital watermarks aimed at facilitating the discernment of synthetic images’ authenticity. These watermarks are embedded within the image pixels and are invisible to the human eye while remains their detectability. Nevertheless, a comprehensive investigation into the potential impact of these invisible watermarks on the utility of synthetic medical images has been lacking. In this study, we propose the incorporation of invisible watermarks into synthetic medical images and seek to evaluate their efficacy in the context of downstream classification tasks. Our goal is to pave the way for discussions on the viability of such watermarks in boosting the detectability of synthetic medical images, fortifying ethical standards, and safeguarding against data pollution and potential scams.

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