Aug, 2023
重新思考皮肤色调公平性在皮肤病变分类中的作用
Revisiting Skin Tone Fairness in Dermatological Lesion Classification
Thorsten Kalb, Kaisar Kushibar, Celia Cintas, Karim Lekadir, Oliver Diaz...
TL;DR通过在皮肤病分类图像中考虑皮肤色调差异来解决公平性问题是至关重要的，然而公共数据集中缺乏皮肤色调标签导致无法构建公平的分类器。目前，这些皮肤色调标签的估计是在独立研究中使用个体类型角度（ITA）进行公正性分析之前进行的。本文回顾并比较了四种基于 ITA 的皮肤色调分类方法在 ISIC18 数据集上的应用，该数据集是评估皮肤癌分类公平性的常用基准。我们的分析揭示了先前发表的研究中存在较大分歧，从而展示了基于 ITA 的皮肤色调估计方法存在的风险。此外，我们调查了这些方法之间差异如此之大的原因，并发现 ISIC18 数据集中缺乏多样性，限制了其作为公平性分析测试平台的使用。最后，我们建议进一步研究鲁棒的 ITA 估计方法和带有肤色注释的多样性数据集采集，以促进对皮肤科人工智能工具的公平评估。我们的代码可在此 https URL 访问。