Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-Preserved Blockchain-Federated-Learning for Medical Image Analysis Towards Multiple Parties

論文の概要: Privacy-Preserved Blockchain-Federated-Learning for Medical Image Analysis Towards Multiple Parties

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10903v1
Date: Thu, 22 Apr 2021 07:32:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-23 13:40:31.558666
Title: Privacy-Preserved Blockchain-Federated-Learning for Medical Image Analysis Towards Multiple Parties
Title（参考訳）: プライバシ保護型ブロックチェーンフェデレーションラーニングによる医療画像分析
Authors: Rajesh Kumar, WenYong Wang, Cheng Yuan, Jay Kumar, Zakria, He Qing, Ting Yang, Abdullah Aman Khan
Abstract要約: この記事では、フェデレーション付き学習とブロックチェーンに基づくプライバシ保護フレームワークを設計する。最初のステップでは、カプセルネットワークを使用してローカルモデルをトレーニングして、COVID-19画像のセグメンテーションと分類を行います。第2のステップでは、同型暗号方式により局所モデルを確保します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.296010468961924
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: To share the patient\textquoteright s data in the blockchain network can help to learn the accurate deep learning model for the better prediction of COVID-19 patients. However, privacy (e.g., data leakage) and security (e.g., reliability or trust of data) concerns are the main challenging task for the health care centers. To solve this challenging task, this article designs a privacy-preserving framework based on federated learning and blockchain. In the first step, we train the local model by using the capsule network for the segmentation and classification of the COVID-19 images. The segmentation aims to extract nodules and classification to train the model. In the second step, we secure the local model through the homomorphic encryption scheme. The designed scheme encrypts and decrypts the gradients for federated learning. Moreover, for the decentralization of the model, we design a blockchain-based federated learning algorithm that can aggregate the gradients and update the local model. In this way, the proposed encryption scheme achieves the data provider privacy, and blockchain guarantees the reliability of the shared data. The experiment results demonstrate the performance of the proposed scheme.
Abstract（参考訳）: ブロックチェーンネットワークで患者の-textquoteright sデータを共有することは、covid-19患者のより良い予測のために、正確なディープラーニングモデルを学ぶのに役立つ。しかし、プライバシ(データ漏洩など)とセキュリティ(データの信頼性や信頼性など)の懸念は、医療センターにとって大きな課題である。この課題を解決するため、この記事では、連合学習とブロックチェーンに基づくプライバシー保護フレームワークをデザインします。第1段階では,covid-19画像のセグメンテーションと分類にカプセルネットワークを用いてローカルモデルを訓練する。セグメンテーションは、モデルをトレーニングするためのノジュールと分類を抽出することを目的としている。第2のステップでは、同型暗号方式により局所モデルを確保します。設計されたスキームは、フェデレーション学習の勾配を暗号化し、復号する。さらに,モデルの分散化のために,勾配を集約し,局所モデルを更新するブロックチェーンベースのフェデレーション学習アルゴリズムを設計する。このようにして、提案した暗号化スキームはデータプロバイダのプライバシを実現し、ブロックチェーンは共有データの信頼性を保証する。実験の結果,提案手法の性能を実証した。

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