不显眼的生物识别数据去识别 fundus 图像使用隐性空间解
Zhihao Zhao1,2, Shahrooz Faghihroohi1, Junjie Yang1,2
1TUM School of Computation, Information and Technology , Technical University of Munich, Arcisstrasse 21, Munich, 80333, Germany.
Biomedical optics express
|October 19, 2023
概括
这项研究引入了一种新的方法,通过准血管结构来匿名视网膜底图像. 该技术有效地删除了患者特定的信息,同时保留了关键的临床细节,如硬排泄物.
科学领域:
- 眼科成像 眼科成像
- 医疗图像分析 医学图像分析
- 数据隐私 数据隐私
背景情况:
- 眼科成像技术越来越受欢迎,引发了人们对患者数据隐私的担忧.
- 视网膜底部图像包含独特的生物识别信息,需要强大的匿名化方法.
研究的目的:
- 为眼科图像开发一种特定于图像的非识别方法.
- 通过专注于血管结构,同时保持临床特征,将视网膜底部图像匿名化.
主要方法:
- 通过梯度图计算潜代码对血管结构的贡献.
- 识别和操纵对血管模式贡献最高的潜在代码.
- 在匿名化过程中保留临床特征,如硬排泄物.
主要成果:
- 提出的方法实现了与最先进的方法相比具有竞争力的性能.
- 在身份相似性和损伤相似性指标上表现出强的结果.
- 为最佳匿名化提供了身份和损伤相似性之间的更好的平衡.
结论:
- 开发的方法为匿名眼科图像提供了一个有效的框架.
- 成功地通过准血管结构去识别 fundus 图像.
- 平衡隐私保护与保留临床相关信息.
