HOLUB, Petr, Heimo MÜLLER, Tomáš BÍL, Luca PIREDDU, Markus PLASS, Fabian PRASSER, Irene SCHLÜNDER, Kurt ZATLOUKAL, Rudolf NENUTIL a Tomáš BRÁZDIL. Privacy risks of whole-slide image sharing in digital pathology. Nature Communications. 2023, roč. 14, č. 2577, s. 1-15. ISSN 2041-1723. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1038/s41467-023-37991-y.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Privacy risks of whole-slide image sharing in digital pathology
Autoři HOLUB, Petr (203 Česká republika, garant, domácí), Heimo MÜLLER, Tomáš BÍL (203 Česká republika, domácí), Luca PIREDDU, Markus PLASS, Fabian PRASSER, Irene SCHLÜNDER, Kurt ZATLOUKAL, Rudolf NENUTIL (203 Česká republika) a Tomáš BRÁZDIL (203 Česká republika, domácí).
Vydání Nature Communications, 2023, 2041-1723.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Německo
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 16.600 v roce 2022
Kód RIV RIV/00216224:14610/23:00130727
Organizační jednotka Ústav výpočetní techniky
Doi http://dx.doi.org/10.1038/s41467-023-37991-y
UT WoS 001001562200003
Klíčová slova anglicky digital pathology; whole slide images; anonymity; privacy risks; data sharing
Změnil Změnila: Mgr. Alena Mokrá, učo 362754. Změněno: 5. 4. 2024 11:00.
Anotace
Access to large volumes of so-called whole-slide images—high-resolution scans of complete pathological slides—has become a cornerstone of the development of novel artificial intelligence methods in pathology for diagnostic use, education/training of pathologists, and research. Nevertheless, a methodology based on risk analysis for evaluating the privacy risks associated with sharing such imaging data and applying the principle “as open as possible and as closed as necessary” is still lacking. In this article, we develop a model for privacy risk analysis for whole-slide images which focuses primarily on identity disclosure attacks, as these are the most important from a regulatory perspective. We introduce a taxonomy of whole-slide images with respect to privacy risks and mathematical model for risk assessment and design . Based on this risk assessment model and the taxonomy, we conduct a series of experiments to demonstrate the risks using real-world imaging data. Finally, we develop guidelines for risk assessment and recommendations for low-risk sharing of whole-slide image data.
Návaznosti
90125, velká výzkumná infrastrukturaNázev: BBMRI-CZ III
VytisknoutZobrazeno: 27. 4. 2024 22:22