論文の概要: Federated Learning for Breast Density Classification: A Real-World Implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01871v3
• Date: Tue, 20 Oct 2020 13:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 08:02:07.709818
• Title: Federated Learning for Breast Density Classification: A Real-World Implementation
• Title（参考訳）: 乳房密度分類のためのフェデレーション学習:実世界実装
• Authors: Holger R. Roth, Ken Chang, Praveer Singh, Nir Neumark, Wenqi Li, Vikash Gupta, Sharut Gupta, Liangqiong Qu, Alvin Ihsani, Bernardo C. Bizzo, Yuhong Wen, Varun Buch, Meesam Shah, Felipe Kitamura, Matheus Mendon\c{c}a, Vitor Lavor, Ahmed Harouni, Colin Compas, Jesse Tetreault, Prerna Dogra, Yan Cheng, Selnur Erdal, Richard White, Behrooz Hashemian, Thomas Schultz, Miao Zhang, Adam McCarthy, B. Min Yun, Elshaimaa Sharaf, Katharina V. Hoebel, Jay B. Patel, Bryan Chen, Sean Ko, Evan Leibovitz, Etta D. Pisano, Laura Coombs, Daguang Xu, Keith J. Dreyer, Ittai Dayan, Ram C. Naidu, Mona Flores, Daniel Rubin, Jayashree Kalpathy-Cramer
• Abstract要約: 世界中の7つの臨床機関が、乳房画像・報告・データシステム(BI-RADS)に基づく乳房密度分類モデルのトレーニングに参加した。 すべてのサイトからデータセットにかなりの違いがあるにも関わらず、フェデレーションにおけるAIモデルのトレーニングに成功できることが示されています。 その結果、FLを用いて訓練されたモデルは、研究所のローカルデータだけで訓練されたモデルよりも平均6.3%良い結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.03378677235258
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building robust deep learning-based models requires large quantities of diverse training data. In this study, we investigate the use of federated learning (FL) to build medical imaging classification models in a real-world collaborative setting. Seven clinical institutions from across the world joined this FL effort to train a model for breast density classification based on Breast Imaging, Reporting & Data System (BI-RADS). We show that despite substantial differences among the datasets from all sites (mammography system, class distribution, and data set size) and without centralizing data, we can successfully train AI models in federation. The results show that models trained using FL perform 6.3% on average better than their counterparts trained on an institute's local data alone. Furthermore, we show a 45.8% relative improvement in the models' generalizability when evaluated on the other participating sites' testing data.
• Abstract（参考訳）: 堅牢なディープラーニングベースのモデルを構築するには、大量の多様なトレーニングデータが必要です。 本研究では,実世界の協調環境での医用画像分類モデル構築におけるフェデレーション学習(fl)の利用について検討する。 世界中の7つの臨床機関がこのFLに参加し、乳房画像・報告・データシステム(BI-RADS)に基づく乳房密度分類モデルのトレーニングを行った。 すべてのサイト(マンモグラフィーシステム,クラス分布,データセットサイズ)のデータセットにかなりの違いがあるにも関わらず,集中的なデータがないため,フェデレーションにおけるAIモデルのトレーニングに成功していることを示す。 その結果、FLを用いて訓練されたモデルは、研究所のローカルデータだけで訓練されたモデルよりも平均6.3%高い性能を示した。 さらに、他の参加者の試験データから評価した場合、モデルの一般化性は45.8%向上した。

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