論文の概要: Multi-institutional Collaborations for Improving Deep Learning-based Magnetic Resonance Image Reconstruction Using Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02148v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 03:04:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-06 21:16:02.405658
• Title: Multi-institutional Collaborations for Improving Deep Learning-based Magnetic Resonance Image Reconstruction Using Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習を用いた深層学習に基づく磁気共鳴画像再構成のための多施設連携
• Authors: Pengfei Guo, Puyang Wang, Jinyuan Zhou, Shanshan Jiang, Vishal M. Patel
• Abstract要約: 深層学習法はmr画像再構成において優れた性能をもたらすことが示されている。 これらの方法は、高い取得コストと医療データプライバシー規制のために収集および共有が困難である大量のデータを必要とします。 我々は,異なる施設で利用可能なmrデータを活用し,患者のプライバシーを保ちながら,連合学習(fl)ベースのソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.17532253489087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fast and accurate reconstruction of magnetic resonance (MR) images from under-sampled data is important in many clinical applications. In recent years, deep learning-based methods have been shown to produce superior performance on MR image reconstruction. However, these methods require large amounts of data which is difficult to collect and share due to the high cost of acquisition and medical data privacy regulations. In order to overcome this challenge, we propose a federated learning (FL) based solution in which we take advantage of the MR data available at different institutions while preserving patients' privacy. However, the generalizability of models trained with the FL setting can still be suboptimal due to domain shift, which results from the data collected at multiple institutions with different sensors, disease types, and acquisition protocols, etc. With the motivation of circumventing this challenge, we propose a cross-site modeling for MR image reconstruction in which the learned intermediate latent features among different source sites are aligned with the distribution of the latent features at the target site. Extensive experiments are conducted to provide various insights about FL for MR image reconstruction. Experimental results demonstrate that the proposed framework is a promising direction to utilize multi-institutional data without compromising patients' privacy for achieving improved MR image reconstruction. Our code will be available at https://github.com/guopengf/FLMRCM.
• Abstract（参考訳）: アンダーサンプルデータからのMR画像の高速かつ正確な再構成は,多くの臨床応用において重要である。 近年、深層学習法はMR画像の再構築に優れた性能を発揮することが示されています。 しかし,これらの手法では,高コストの取得や医療データプライバシ規制のため,収集や共有が困難である大量のデータを必要とする。 この課題を克服するために,我々は,異なる施設で利用可能なmrデータを活用しながら患者のプライバシーを保ちながら,連合学習(fl)ベースのソリューションを提案する。 しかし、FL設定でトレーニングされたモデルの一般化性は、異なるセンサー、疾患タイプ、取得プロトコルなどを持つ複数の機関で収集されたデータから得られる、ドメインシフトによって、いまだにサブ最適である。 そこで本研究では,mr画像再構成のためのクロスサイトモデリング手法を提案する。 MR画像再構成のためのFLに関する様々な知見を提供するため,広範囲な実験を行った。 提案手法は,mr画像再構成における患者のプライバシを損なうことなく多施設データを活用するための有望な方向性であることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/guopengf/FLMRCMで入手できます。

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