Apr, 2024

Bt-GAN：通过偏差转换生成对抗网络生成公平合成健康数据

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TL;DR通过包括公平性考虑和利用生成对抗网络等先进技术，我们提出了一种新颖且专业的方法来解决医疗领域合成数据生成的局限性，为医疗应用中更可靠和无偏的预测铺平了道路。
synthetic data generationelectronic healthcare recordsfairnessbias-transforming generative adversarial networkshealthcare applications
发现论文，激发创造
  • 公平合成数据生成

    本研究提出一种通过预处理算法识别和删除偏差样本以生成更公平的合成数据的管道，可以有效地克服许多挑战，并在某些情况下提高性能。

    Oct, 2022

  • 利用生成对抗网络生成多标签离散化患者记录

    本文提出了一种基于生成对抗网络的方法（medGAN），用于生成逼真的合成病人记录数据，并证明其可行性及隐私风险。

    Mar, 2017

  • 使用生成对抗网络合成逼真的心电图

    本文研究应用生成对抗网络（GANs）生成真实且无隐私顾虑的电信号数据，用于医疗培训和数据分析，并就 GANs 产生的合成数据的隐私问题进行讨论。研究结果表明 GANs 的架构成功地生成了与训练集相似且不同样本的时间序列信号，并且能够经受住简单的成员推断攻击，保证了训练集的隐私。

    Sep, 2019

  • 从真实数据到合成数据的转换：量化模型中的偏差

    本研究旨在建立使用合成数据训练的模型在偏见和公平之间的权衡，并研究了合成数据生成技术的变体，包括差分隐私生成方案，通过实验表明，合成数据训练的模型存在不同程度的偏差影响，且生成的特征不相关的技术表现良好。该研究有助于数据科学实践者理解合成数据的使用中的偏见。

    May, 2021

  • 生成式对抗网络的公正性分析

    本文分析并强调 GAN 模型的公平性问题，提出了针对样本组的 GAN 模型调节或采用集成方法的解决方案，避免因训练过程中对某些群体偏好而测试时不能统一生成不同群体的数据分布。

    Mar, 2021

  • 在医疗领域利用生成式人工智能模型进行合成数据生成：平衡研究和隐私

    本文探讨使用生成式 AI 模型，如 GAN 和 VAE，为研究和培训创建逼真的匿名患者数据，以及在医疗保健中应用合成数据的益处、挑战和未来研究方向。

    May, 2023

  • 基于 GAN 的皮肤病应用生成建模 -- 比较研究

    利用生成对抗网络 (GANs) 创建合成数据是解决医疗数据库隐私政策问题的好方法。本文探讨了集中式和分散式条件和非条件 GANs 的性能以及其在现实和理想情况下生成病变数据的能力，并说明了 GANs 训练过程中潜空间和嵌入可视化的技术，以及 GANs 的真实性和泛化性评估等问题。

    Aug, 2022

  • 合成电子病历生成模型的多方面基准测试

    本文介绍了一种通用的基准测试框架，以评估生成对抗网络等方法合成的医疗数据的实用性和隐私度量，并发现在共享用于电子健康记录的合成数据时存在实用性和隐私度量的折中。

    Aug, 2022

  • 保护和扩展 —— 使用 GAN 生成时间序列医疗记录的合成数据

    通过比较各种使用生成对抗网络的合成数据生成模型，研究证明了隐私保护生成对抗网络（PPGAN）模型在保护隐私的同时保持了可接受的生成数据质量，为将来医疗应用提供更好的数据保护。

    Feb, 2024

  • 不需重新训练深度生成模型的公平性改进

    该研究使用生成对抗网络 (GANs) 生成面孔，发现在生成图像的过程中，训练数据中的偏见被放大。为了解决这个问题，提出了一种可解释的基准方法来平衡产生的面部属性，从而产生更平衡的数据。同时，该方法具有泛化能力来处理多个属性以及细分组的样本合成，进而用于量化商业人脸属性分类器和人脸超分辨率算法中的偏见。

    Dec, 2020