Shortcut learning leads to sex bias in deep learning models for photoacoustic tomography

Shortcut learning has been identified as a source of algorithmic unfairness in medical imaging artificial intelligence (AI), but its impact on photoacoustic tomography (PAT), particularly concerning sex bias, remains underexplored. This study investigates this issue using peripheral artery disease (...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Hauptverfasser:	Knopp, Marcel (VerfasserIn) , Bender, Christoph J. (VerfasserIn) , Holzwarth, Niklas (VerfasserIn) , Li, Yi (VerfasserIn) , Kempf, Julius (VerfasserIn) , Caranovic, Milenko (VerfasserIn) , Knieling, Ferdinand (VerfasserIn) , Lang, Werner (VerfasserIn) , Rother, Ulrich (VerfasserIn) , Seitel, Alexander (VerfasserIn) , Maier-Hein, Lena (VerfasserIn) , Dreher, Kris (VerfasserIn)
Dokumenttyp:	Article (Journal)
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	July 2025
In:	International journal of computer assisted radiology and surgery Year: 2025, Jahrgang: 20, Heft: 7, Pages: 1325-1333
ISSN:	1861-6429
DOI:	10.1007/s11548-025-03370-9
Online-Zugang:	Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://doi.org/10.1007/s11548-025-03370-9 Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://link.springer.com/article/10.1007/s11548-025-03370-9
Verfasserangaben:	Marcel Knopp, Christoph J. Bender, Niklas Holzwarth, Yi Li, Julius Kempf, Milenko Caranovic, Ferdinand Knieling, Werner Lang, Ulrich Rother, Alexander Seitel, Lena Maier-Hein, Kris K. Dreher