{"id":2387,"date":"2025-10-09T19:36:31","date_gmt":"2025-10-09T17:36:31","guid":{"rendered":"https:\/\/portale2.unime.it\/ai-healthlab\/?p=2387"},"modified":"2025-10-13T23:59:56","modified_gmt":"2025-10-13T21:59:56","slug":"rilevamento-della-memorizzazione-in-modelli-generativi-per-imaging-medico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portale2.unime.it\/ai-healthlab\/rilevamento-della-memorizzazione-in-modelli-generativi-per-imaging-medico\/","title":{"rendered":"Rilevamento della Memorizzazione in Modelli Generativi per Imaging Medico"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"2387\" class=\"elementor elementor-2387\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36913dd3 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"36913dd3\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-799439cb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"799439cb\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tLa diffusione di modelli generativi profondi ha portato alla creazione di dati sintetici per l\u2019imaging medico, essenziali per ricerca e sviluppo di nuove tecniche diagnostiche. Tuttavia, questi modelli rischiano seriamente di &#8220;memorizzare&#8221; dati sensibili dei pazienti, generando immagini troppo simili ai dati di training ed esponendo quindi informazioni riservate. Il progetto <b>DeepSSIM<\/b> nasce per affrontare proprio questa criticit\u00e0, proponendo una nuova metrica automatica e auto-supervisionata per quantificare <b>quanto un modello generativo memorizzi<\/b> i dati originali durante la sintesi.\n\n<br><br>\n\n<strong>Motivazioni &amp; Obiettivi<\/strong>\n<ul>\n<li>Proteggere la privacy dei pazienti nell\u2019era dell\u2019AI medicale.<\/li>\n<li>Fornire uno strumento pratico per <b>valutare il rischio di memorizzazione<\/b> nei modelli generativi utilizzati in ambito sanitario.<\/li>\n<li>Promuovere una cultura della trasparenza e della riproducibilit\u00e0 nella ricerca su dati sensibili.<\/li>\n<\/ul>\n\n<br>\n\n<strong>Metodi<\/strong>\n<ul>\n<li>DeepSSIM proietta le immagini in uno <b>spazio di embedding neurale<\/b> apprendimento, ottimizzando la similarit\u00e0 coseno per riflettere il vero SSIM (Structural Similarity Index) tra immagini mediche.<\/li>\n<li>L\u2019algoritmo sfrutta <b>augmentations che preservano la struttura anatomica<\/b>, consentendo di stimare la similarit\u00e0 senza la necessit\u00e0 di un perfetto allineamento spaziale.<\/li>\n<li>Validato su immagini sintetiche MRI generate da un <i>Latent Diffusion Model<\/i> allenato in condizioni ad alto rischio di memorizzazione.<\/li>\n<\/ul>\n\n<br>\n\n<strong>Impatto &amp; Risultati<\/strong>\n<ul>\n<li>DeepSSIM supera tutte le metriche precedenti con un <b>incremento medio F1 score del +52,03%<\/b> nel rilevamento di memorizzazione.<\/li>\n<li>Garantisce analisi efficiente e scalabile anche su grandi dataset, velocizzando di decine di volte i calcoli rispetto all\u2019SSIM tradizionale.<\/li>\n<li>Codice open-source disponibile per la comunit\u00e0, favorendo trasparenza e applicazioni future.<\/li>\n<\/ul>\n\n<br>\n\n<h3><b>Articoli Scientifici Correlati<\/b><\/h3>\n<ul>\n<li>\nA Novel Metric for Detecting Memorization in Generative Models for Brain MRI Synthesis<br>\n<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2509.16582\" target=\"_blank\">arXiv preprint arXiv:2509.16582 (2025)<\/a> \u2013 \n<a href=\"https:\/\/scholar.google.com\/citations?view_op=view_citation&amp;hl=it&amp;user=qh2Rr-cAAAAJ&amp;cstart=20&amp;pagesize=80&amp;citation_for_view=qh2Rr-cAAAAJ:u9iWguZQMMsC\" target=\"_blank\">Google Scholar<\/a>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n<br>\n\n<h3><b>Codice Repository<\/b><\/h3>\n<ul>\n<li>\n<b>Repository ufficiale:<\/b> <a href=\"https:\/\/github.com\/brAIn-science\/DeepSSIM\" target=\"_blank\">brAIn-science\/DeepSSIM<\/a>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n<br>\n\n<h3><b>Team &amp; Autori<\/b><\/h3>\n<div style=\"border:1px solid #ccc;padding:12px\">\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/antonioscardace\" target=\"_blank\">Antonio Scardace<\/a> (Primo autore, sviluppo metodologico)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/LemuelPuglisi\" target=\"_blank\">Lemuel Puglisi<\/a> (Co-autore, implementazione)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/daniravi\" target=\"_blank\">Daniele Rav\u00ec<\/a> (Supervisione scientifica)<\/li>\n<\/ul>\ne con Francesco Guarnera, Sebastiano Battiato\n<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La diffusione di modelli generativi profondi ha portato alla creazione di dati sintetici per l\u2019imaging medico, essenziali per ricerca e sviluppo di nuove tecniche diagnostiche. 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