Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Learning for Multi-Center Imaging Diagnostics: A Study in Cardiovascular Disease

論文の概要: Federated Learning for Multi-Center Imaging Diagnostics: A Study in Cardiovascular Disease

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03901v1
Date: Wed, 7 Jul 2021 08:54:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-09 13:43:57.343668
Title: Federated Learning for Multi-Center Imaging Diagnostics: A Study in Cardiovascular Disease
Title（参考訳）: マルチセンターイメージングのためのフェデレートラーニング : 心血管疾患における検討
Authors: Akis Linardos, Kaisar Kushibar, Sean Walsh, Polyxeni Gkontra, Karim Lekadir
Abstract要約: 心臓血管磁気共鳴(CMR)のモダリティに関する第1回フェデレート学習研究について紹介する。我々は、肥大型心筋症(HCM)の診断に焦点を当て、M&MデータセットとACDCデータセットのサブセットから派生した4つのセンターを使用する。データのサイズが小さい(4つのセンターから180の被験者を抽出)にもかかわらず、プライバシ保護のためのフェデレーション学習が有望な結果をもたらすことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8687046723936027
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning models can enable accurate and efficient disease diagnosis, but have thus far been hampered by the data scarcity present in the medical world. Automated diagnosis studies have been constrained by underpowered single-center datasets, and although some results have shown promise, their generalizability to other institutions remains questionable as the data heterogeneity between institutions is not taken into account. By allowing models to be trained in a distributed manner that preserves patients' privacy, federated learning promises to alleviate these issues, by enabling diligent multi-center studies. We present the first federated learning study on the modality of cardiovascular magnetic resonance (CMR) and use four centers derived from subsets of the M\&M and ACDC datasets, focusing on the diagnosis of hypertrophic cardiomyopathy (HCM). We adapt a 3D-CNN network pretrained on action recognition and explore two different ways of incorporating shape prior information to the model, and four different data augmentation set-ups, systematically analyzing their impact on the different collaborative learning choices. We show that despite the small size of data (180 subjects derived from four centers), the privacy preserving federated learning achieves promising results that are competitive with traditional centralized learning. We further find that federatively trained models exhibit increased robustness and are more sensitive to domain shift effects.
Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは、正確かつ効率的な疾患診断を可能にすることができるが、これまでのところ、医療の世界に存在するデータ不足によって妨げられている。自動診断研究は、低出力のシングルセンターデータセットによって制限されており、いくつかの結果は約束されているが、機関間のデータの均一性を考慮していないため、他の機関への一般化性は疑問視されている。モデルが患者のプライバシを保護する分散的な方法でトレーニングされるようにすることで、フェデレーション学習は、厳格なマルチセンター研究を可能にすることによって、これらの問題を緩和することを約束する。心血管性磁気共鳴(CMR)のモダリティに関する第1回研究報告を行い,肥大型心筋症(HCM)の診断を中心に,M&MデータセットとACDCデータセットのサブセットから得られた4つのセンターを用いた。我々は,行動認識を前提とした3d-cnnネットワークを適応させ,モデルに事前情報を組み込む2つの異なる方法と,異なる学習選択に対する影響を体系的に分析する4つのデータ拡張セットを探索する。データのサイズが小さい(4つのセンターから180の被験者を抽出)にもかかわらず、フェデレートされた学習が従来の集中型学習と競合する有望な結果をもたらすことを示す。さらに、連邦訓練モデルでは堅牢性が向上し、ドメインシフトの影響に敏感であることが判明した。

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