論文の概要: Personalizing Federated Medical Image Segmentation via Local Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04655v1
- Date: Mon, 11 Jul 2022 06:30:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-12 14:55:39.431725
- Title: Personalizing Federated Medical Image Segmentation via Local Calibration
- Title（参考訳）: 局所校正によるFederated Medical Image Segmentationのパーソナライズ
- Authors: Jiacheng Wang, Yueming Jin, Liansheng Wang
- Abstract要約: ひとつのモデルを使って、異なるサイトからさまざまなデータ分布に適応することは、非常に難しい。
現場間一貫性を活用するために,textbfLocal textbfCalibration (LC-Fed) を用いたパーソナライズドフェデレーションフレームワークを提案する。
提案手法は,最先端のパーソナライズされたFL法よりも優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.171482226385551
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical image segmentation under federated learning (FL) is a promising
direction by allowing multiple clinical sites to collaboratively learn a global
model without centralizing datasets. However, using a single model to adapt to
various data distributions from different sites is extremely challenging.
Personalized FL tackles this issue by only utilizing partial model parameters
shared from global server, while keeping the rest to adapt to its own data
distribution in the local training of each site. However, most existing methods
concentrate on the partial parameter splitting, while do not consider the
\textit{inter-site in-consistencies} during the local training, which in fact
can facilitate the knowledge communication over sites to benefit the model
learning for improving the local accuracy. In this paper, we propose a
personalized federated framework with \textbf{L}ocal \textbf{C}alibration
(LC-Fed), to leverage the inter-site in-consistencies in both \textit{feature-
and prediction- levels} to boost the segmentation. Concretely, as each local
site has its alternative attention on the various features, we first design the
contrastive site embedding coupled with channel selection operation to
calibrate the encoded features. Moreover, we propose to exploit the knowledge
of prediction-level in-consistency to guide the personalized modeling on the
ambiguous regions, e.g., anatomical boundaries. It is achieved by computing a
disagreement-aware map to calibrate the prediction. Effectiveness of our method
has been verified on three medical image segmentation tasks with different
modalities, where our method consistently shows superior performance to the
state-of-the-art personalized FL methods. Code is available at
https://github.com/jcwang123/FedLC.
- Abstract（参考訳）: 複数の臨床サイトがデータセットを集中化することなく、グローバルなモデルを共同学習できるようにすることで、医療用画像セグメンテーション(fl)は有望な方向性である。
しかし、異なるサイトからの様々なデータ分布に単一のモデルを適用することは極めて困難である。
パーソナライズされたflは、グローバルサーバから共有される部分モデルパラメータのみを利用することでこの問題に対処し、残りは各サイトのローカルトレーニングで独自のデータ分散に適応させる。
しかし,既存のほとんどの手法は部分的パラメータ分割に重点を置いているが,局所的な訓練では「textit{inter-site in-consistencies}」は考慮していない。
本稿では, セグメンテーションを促進するために, 両者の現場間不整合を利用して, セグメンテーションを促進するための, パーソナライズされたフレームワークを提案する。
具体的には,各局所サイトが様々な特徴に別の注意を払っているため,まずコントラストサイトとチャネル選択操作を併用してエンコードされた特徴を校正する。
さらに,予測レベルの非一貫性の知識を活用し,あいまいな領域,例えば解剖学的境界のパーソナライズドモデリングを導出する。
予測をキャリブレーションする不一致マップを計算することで達成される。
本手法の有効性は,特徴の異なる3つの医用画像分割課題において検証され,最先端のパーソナライズfl法に対して一貫して優れた性能を示す。
コードはhttps://github.com/jcwang123/FedLCで入手できる。
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