Understanding privacy risks in typical deep learning models for medical image analysis
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning in medical imaging typically requires sensitive and confidential patient data for model training. Recent research in computer vision has shown that it is possible to recover training data from trained models using model inversion techniques. In this paper, we investigate the degree to which encoder-decoder like architectures (U-Nets, etc) commonly used in medical imaging are vulnerable to simple model inversion attacks. Utilising a database consisting of 20 MRI datasets from acute ischemic stroke patients, we trained an autoencoder model for image reconstruction and a U-Net model for lesion segmentation. In the second step, model inversion decoders were developed and trained to reconstruct the original MRIs from the low dimensional representation of the trained autoencoder and the U-Net model. The inversion decoders were trained using 24 independent MRI datasets of acute stroke patients not used for training of the original models. Skull-stripped as well as the full original datasets including the skull and other non-brain tissues were used for model training and evaluation. The results show that the trained inversion decoder can be used to reconstruct training datasets after skull stripping given the latent space of the autoencoder trained for image reconstruction (mean correlation coefficient= 0.49), while it was not possible to fully reconstruct the original image used for training of a segmentation task UNet (mean correlation coefficient=0.18). These results are further supported by the structural similarity index measure (SSIM) scores, which show a mean SSIM score of 0.51± 0.14 for the autoencoder trained for image reconstruction, while the average SSIM score for the U-Net trained for the lesion segmentation task was 0.28±0.12. The same experiments were then conducted on the same images but without skull stripping. In this case, the U-Net trained for segmentation shows significantly worse results, while the autoencoder trained for image reconstruction is not affected. Our results suggest that an autoencoder model trained for image compression can be inverted with high accuracy while this is much harder to achieve for a U-Net trained for lesion segmentation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».