Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated attention consistent learning models for prostate cancer diagnosis and Gleason grading

論文の概要: Federated attention consistent learning models for prostate cancer diagnosis and Gleason grading

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06089v5
Date: Thu, 28 Mar 2024 18:31:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-01 21:06:09.746566
Title: Federated attention consistent learning models for prostate cancer diagnosis and Gleason grading
Title（参考訳）: 前立腺癌診断とGleason gradingのためのフェデレーション型一貫した学習モデル
Authors: Fei Kong, Xiyue Wang, Jinxi Xiang, Sen Yang, Xinran Wang, Meng Yue, Jun Zhang, Junhan Zhao, Xiao Han, Yuhan Dong, Biyue Zhu, Fang Wang, Yueping Liu,
Abstract要約: 本研究は,大規模病理画像にまつわる課題に対処する,集中型注意一貫性学習フレームワークを提案する。多発性前立腺癌19,461枚の全スライディング画像を用いて, がん診断およびGleason grading タスクにおけるFACLの有効性を検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.911710601714162
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Artificial intelligence (AI) holds significant promise in transforming medical imaging, enhancing diagnostics, and refining treatment strategies. However, the reliance on extensive multicenter datasets for training AI models poses challenges due to privacy concerns. Federated learning provides a solution by facilitating collaborative model training across multiple centers without sharing raw data. This study introduces a federated attention-consistent learning (FACL) framework to address challenges associated with large-scale pathological images and data heterogeneity. FACL enhances model generalization by maximizing attention consistency between local clients and the server model. To ensure privacy and validate robustness, we incorporated differential privacy by introducing noise during parameter transfer. We assessed the effectiveness of FACL in cancer diagnosis and Gleason grading tasks using 19,461 whole-slide images of prostate cancer from multiple centers. In the diagnosis task, FACL achieved an area under the curve (AUC) of 0.9718, outperforming seven centers with an average AUC of 0.9499 when categories are relatively balanced. For the Gleason grading task, FACL attained a Kappa score of 0.8463, surpassing the average Kappa score of 0.7379 from six centers. In conclusion, FACL offers a robust, accurate, and cost-effective AI training model for prostate cancer pathology while maintaining effective data safeguards.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、医療画像の変換、診断の強化、治療戦略の精細化において大きな可能性を秘めている。しかしながら、AIモデルをトレーニングするための広範なマルチセンターデータセットへの依存は、プライバシの懸念による課題を引き起こす。フェデレーション学習は、生データを共有せずに、複数のセンターで協調的なモデルトレーニングを容易にするソリューションを提供する。本研究では,大規模病理画像とデータ不均一性に関わる課題に対処するために,FACL(Federated attention-consistent Learning)フレームワークを提案する。 FACLは、ローカルクライアントとサーバモデル間の注意の一貫性を最大化することで、モデルの一般化を強化する。プライバシーの確保とロバスト性を検証するため,パラメータ転送時にノイズを導入することで差分プライバシーを組み込んだ。多発性前立腺癌19,461枚の全スライディング画像を用いて, がん診断およびGleason grading タスクにおけるFACLの有効性を検討した。診断タスクでは、FACLは曲線(AUC)0.9718の領域を達成し、カテゴリーが比較的バランスの取れている場合、平均AUC0.9499の7つのセンターを上回った。グリーソングレーディングのタスクでは、FACLはカッパスコア0.8463を獲得し、平均カッパスコア0.7379を6つのセンターから上回った。結論として、FACLは、効果的なデータ保護を維持しながら、前立腺癌病理のための堅牢で、正確で、費用対効果の高いAIトレーニングモデルを提供する。

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