Tilbúin gögn: Breyting á kynþáttum í andlitsmyndum til að bregðast við hlutdrægni í læknisfræðilegum gagnasöfnum

Vísindamenn frá UCLA hafa þróað aðferð til að breyta augljósri kynþætti andlita í gagnasöfnum sem eru notuð til að þjálfa lækningavélanámskerfi, til að reyna að bæta úr kynþáttahlutdrægni sem mörg algeng gagnasöfn þjást af.

The ný tækni er fær um að framleiða ljósraunsæ og lífeðlisfræðilega nákvæm gervimyndband með að meðaltali 0.005 sekúndum á hvern ramma, og vonast er til að það muni aðstoða við þróun nýrra greiningarkerfa fyrir fjargreiningu og eftirlit með heilsugæslu - svið sem hefur stækkað mikið undir COVID-takmörkunum. Kerfinu er ætlað að bæta nothæfi fjarlægrar ljósfrumnagreiningar (rPPG), tölvusjóntækni sem metur andlitsmyndbandsefni til að greina rúmmálsbreytingar á blóðflæði á óífarandi hátt.

Heimild: https://arxiv.org/pdf/2106.06007.pdf. Smelltu til að stækka.

Þó að verkið, sem notar snúningstaugakerfi (CNN), felur í sér fyrri rannsóknarkóða birt af Durham háskólanum í Bretlandi árið 2020, er nýja forritinu ætlað að varðveita púlsandi merki í upprunalegu prófunargögnunum, frekar en að breyta sjónrænu kynþáttum gagnanna eins og 2020 rannsóknirnar gera.

CNN fyrir kynþáttabreytingar

Fyrsti hluti kóðara-afkóðakerfisins notar Durham kappaksturslíkanið, forþjálfað á VGGFACE2, til að búa til umboðsmarkmiðaramma með fyrri hluta frá hvítum til afríku í Durham rannsókninni. Þetta framleiðir flatan flutning kynþáttaeiginleika, en inniheldur ekki afbrigði í lit og tón sem tákna sjónræna lífeðlisfræðilega vísbendingu um blóðflæðisástand sjúklingsins.

Umbreytingarleiðsla frá 2020 rannsóknum Durham háskólans, en hluti þeirra er felldur inn í nýju UCLA rannsóknirnar. Heimild: https://arxiv.org/pdf/2004.08945.pdf. Smelltu til að stækka.

Annað net, kallað PhysResNet (PRN), veitir rPPG íhlutinn. PhysResNet er þjálfað til að læra bæði sjónrænt útlit og einnig litaafbrigði sem skilgreina hreyfingar blóðrúmmáls undir húð.

Neðst til vinstri, niðurstöðurnar sem fengust við Durham rannsóknina 2020, skortir PPG upplýsingar. Mið til vinstri, PPG upplýsingarnar teknar inn í kynþáttabreytinguna. Smelltu til að stækka.

Arkitektúrinn sem UCLA verkefnið leggur til er betri en samkeppnisaðferðir rPPG, jafnvel þótt ekki sé um að ræða aukningu á húðlit, sem táknar 31% framför á svipaðri tækni sem er fínstillt með MAE og RMSE.

UCLA netið varðveitir upplýsingar um blóðmagn og dreifingu. Smelltu til að stækka.

Rannsakendur UCLA vonast til þess að framtíðarvinna muni takast á við víðtækari áskoranir til að leiðrétta kynþáttahlutdrægni í þessum geira læknisfræðilegrar myndgreiningar, og vona einnig að síðari áætlanir muni gefa út myndband í hærri upplausn, þar sem kerfið sem um ræðir er takmarkað við 80×80 pixla upplausn – hentaði þokkalega takmörkunum fjarheilsu, en ekki tilvalið.

Skortur á þjóðernislega fjölbreyttum gagnasöfnum

Efnahagslegar og hagnýtar aðstæður sem leiða til kynþátta fjölbreyttra gagnasafna hafa verið hindrun fyrir læknisfræðilegar rannsóknir í nokkur ár. Gögn hafa tilhneigingu til að myndast á snærum nótum, þar sem margir þættir stuðla að tíðri einsleitni skráðra einstaklinga sem miðstýrt er af hvítum kynþáttum. Þetta felur í sér samsetningu minnihlutahópa í borgum þar sem rannsóknir eiga sér stað og aðrir félagshagfræðilegir þættir sem geta haft áhrif á að hve miklu leyti einstaklingar sem ekki eru hvítir koma fram. í vestrænum gagnasöfnum sem rannsakendur óska ​​eftir að gætu notið meira á heimsvísu.

Í löndum með hærra hlutfall dökkra einstaklinga vantar oft nauðsynlegan búnað og úrræði til að safna gögnum.

Húðlit heimskort fyrir frumbyggja, frá American Journal of Physical Anthropology.

Eins og er eru dökkir einstaklingar áberandi undirtáknaðir í rPPG gagnasöfnum, sem eru 0%, 5% og 10% af innihaldi þriggja aðalgagnagrunnanna sem eru almennt notaðir í þessum tilgangi.

Einsleit Caucasian Gögn

Árið 2019 nýjar rannsóknir birt in Vísindi komst að því að reiknirit sem var víða dreift í bandarískum sjúkrahúsum var mjög hlutdrægt í þágu hvítra einstaklinga. Rannsóknin leiddi í ljós að svart fólk var ólíklegra til að vera vísað til sérhæfðrar umönnunar í þrígang og dýpri stigum sjúkrahúsinnlagnar.

Frekari rannsóknir á því ári frá vísindamönnum í Malasíu og Ástralíu stofnað almenna vandamálið við „eigin kynþáttahlutdrægni“ fyrir gagnagrunnsgerð á mörgum svæðum í heiminum, þar á meðal Asíu.

Hugsanlegar takmarkanir á stærð og arkitektúr

Sumar takmarkanirnar sem hafa leitt til gagnasetta af takmörkuðu þjóðerni eru raunsær frekar en siðferðileg í eðli sínu. Því víðtækari sem fjöldi þeirra gagna er, því betur alhæfur hún yfir viðfangsefnin sem koma fram í þessum gögnum, en því minna er líklegt að æfingarútínan muni innsæi mynstur innan hvers einstaks eiginleika gagna, þar með talið kynþáttar, vegna þess að minna hlutfall af æfingatíma, athygli og úrræði eru tiltæk fyrir hvert auðgreinanlegt undirmengi gagnanna.

Þetta getur leitt til líköna sem eiga víða við en fá minna sértækar niðurstöður, vegna takmarkana á gagnastærð, hagkvæmni lotustærðar og hagnýtra takmarkana á dulda rýminu sem fall af takmörkuðum vélbúnaðarauðlindum.

Hins vegar, þó að hægt sé að fá árangursríkar og nákvæmar niðurstöður með því að takmarka inntaksgögnin við takmarkaðara mengi einkenna, þar á meðal þjóðerni, er líklegt að niðurstöðurnar séu „ofhæfar“ fyrir takmörkuðu gögnin og eiga ekki almennt við, kannski jafnvel yfir óséð viðfangsefni á sama landfræðilegu svæði og upprunalegu viðfangsefnin í gagnasafninu voru fengin frá.

Tilbúið avatar fyrir PPG uppgerð

UCLA greinargerðin bendir einnig á fyrri vinnu frá Microsoft Research árið 2020 við notkun kynþátta sveigjanlegra gervimynda, sem nýtir 3D myndmyndun til að búa til andlitsmyndbönd sem eru rík af PPG upplýsingum.

Tilbúnir avatarar búnir til af Microsoft rannsóknum, með myndum sem eru raktar til geisla sem innihalda PPG gögn. Heimild: https://arxiv.org/pdf/2010.12949.pdf. Smelltu til að stækka.