Eine praktische Verteidigungsmethode gegen digitale Bildmanipulationen bei der Erkennung von Pneumothoraxes aus Röntgenthoraxaufnahmen: Sicherung der Robustheit von klinischen KI-Anwendungen

Zielsetzung Digitale Bildmanipulationen (Adversarial Attacks) stellen böswillige Veränderungen an Eingabebildern dar, welche für das menschliche Auge nicht wahrnehmbar sind, jedoch die Bewertung eines Künstlichen Neuronalen Netzwerkes (DNN ) essentiell verändern können. In dieser Untersuchung stellen wir unsere kontrollierte Gaußsche Rauschadministration in der Erkennung von Pneumothoraxes aus Röntgenthoraxaufnahmen vor, als eine praktische Verteidigungsmethode gegen Adversarial Attacks an Röntgenbildern.

Material und Methoden Wir trainierten einen DNN -Klassifikator (ResNet) auf 9265 manuell annotierten Thorax-Röntgenbildern für die Erkennung von Pneumothoraxen. Die Validierung wurde an einem Datensatz von 150 Bildern mit vergleichbaren Röntgenaufnahmen (BR) des Thorax getestet. Jedes dieser Bilder wurde mit 4 gradientenbasierten Adversarial Attacks (BIM, DF, SMA, FGSM) angegriffen (BA). Im Wiederherstellungsdatensatz (BD) wurde kontrolliertes Gaußsches Rauschen in inkrementellen Schritten auf einer heuristischen Skala (Schritte 1-7) eingeführt.

Ergebnisse Die Genauigkeit der DNN-Klassifizierung lag in BA deutlich unter BR (16,6% und 83,3%; p<0,001). Die beste Gesamtgenauigkeit für BD wurde in Schritt 5 erreicht (56%±12.6%; p<0,001). Die optimalen Korrekturstufen variierten stark zwischen den Angriffstypen (BIM, Schritt 1: 81.1%, p<0,001). Übergreifende Sensitivitätswerte betrugen 0,65 (BR), 0,35 (BA), 0,56 (BD; DF/SMA, Schritt 7: 0,9), übergreifende Falsch-positiv-Raten waren 0,1 (BC), 0,9 (BA), 0,6 (BD; BIM, Schritt 3: 0,09). die gesamt AUC betrug 0,775 (BC), 0,225 (BA), 0,48 (BD; BIM Schritt 2: 0,761). Die Schritte 6 und 7 führten nicht zu einer weiteren Verbesserung der Gesamtgenauigkeit (48.2%; p=0.152).

Schlußfolgerungen Selbst hochwirksame Adversarial Attacks können mit der vorgeschlagenen Methode kontrollierter Gaußscher Rauschadministration wirksam bekämpft werden. Bei der Übertragung von DNNs in die klinische Anwendung sollten vergleichbare Abwehrmechanismen in Erwägung gezogen werden.