Анонимизация снимков функциональной магнитно-резонансной томографии с помощью генеративных моделей

Аугментация функциональной магнитно-резонансной томографии (ФМРТ) стала многообещающим направлением в исследованиях нейровизуализации, позволяющим лучше понять функции мозга и его взаимосвязи. В нашей работе мы планируем внедрить новый подход в этой области, включив модель-трансформер, мощный инструмент для обработки естественного языка. Исходный код нашей модели будет открытым. Кроме того, в этой работе представлен всесторонний обзор существующих исследований в этой области, в котором основное внимание уделяется качеству и анонимности дополненных данных. Это исследование, основанное на обобщении результатов ряда исследовательских работ, направлено на выяснение сильных сторон и ограничений различных методов аугментации, используемых при анализе данных ФМРТ. Благодаря этому исследованию наша работа направлена на то, чтобы дать ценную информацию о меняющемся ландшафте анонимизации ФМРТ, предлагая исследователям и практикам рекомендации по выбору подходящих методов для повышения качества и конфиденциальности данных нейровизуализации.