論文の概要: An Evaluation of Non-Contrastive Self-Supervised Learning for Federated Medical Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05556v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 19:31:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 16:53:35.034279
• Title: An Evaluation of Non-Contrastive Self-Supervised Learning for Federated Medical Image Analysis
• Title（参考訳）: フェデレーション医用画像解析における非コントラスト型自己監督学習の評価
• Authors: Soumitri Chattopadhyay, Soham Ganguly, Sreejit Chaudhury, Sayan Nag, Samiran Chattopadhyay
• Abstract要約: 医用画像解析のためのフェデレートラーニング(FL)シミュレーションにおいて,非コントラスト型自己教師学習(SSL)アルゴリズムの適用性を体系的に検討した。 我々は,非I.d.データ条件下で選択した4つの非競合アルゴリズムのパフォーマンスを,異なる数のクライアントでベンチマークした。 6つの標準化された医用画像データセット上で,これらの手法の全体的評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.458658951393896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Privacy and annotation bottlenecks are two major issues that profoundly affect the practicality of machine learning-based medical image analysis. Although significant progress has been made in these areas, these issues are not yet fully resolved. In this paper, we seek to tackle these concerns head-on and systematically explore the applicability of non-contrastive self-supervised learning (SSL) algorithms under federated learning (FL) simulations for medical image analysis. We conduct thorough experimentation of recently proposed state-of-the-art non-contrastive frameworks under standard FL setups. With the SoTA Contrastive Learning algorithm, SimCLR as our comparative baseline, we benchmark the performances of our 4 chosen non-contrastive algorithms under non-i.i.d. data conditions and with a varying number of clients. We present a holistic evaluation of these techniques on 6 standardized medical imaging datasets. We further analyse different trends inferred from the findings of our research, with the aim to find directions for further research based on ours. To the best of our knowledge, ours is the first to perform such a thorough analysis of federated self-supervised learning for medical imaging. All of our source code will be made public upon acceptance of the paper.
• Abstract（参考訳）: プライバシとアノテーションのボトルネックは、機械学習ベースの医療画像分析の実用性に大きな影響を与える2つの大きな問題である。 これらの分野では大きな進展があったが、これらの問題はまだ完全には解決されていない。 本稿では,これらの問題に真っ向から取り組み,医用画像解析のためのFLシミュレーションにおける非コントラスト型自己教師学習(SSL)アルゴリズムの適用性について,体系的に検討する。 我々は最近提案された最先端の非競合フレームワークを標準FLセットアップで徹底的に実験する。 sotaコントラスト学習アルゴリズムであるsimclrを比較ベースラインとして,非i.i.d.データ条件とクライアント数の異なる4種類の非コントラストアルゴリズムの性能ベンチマークを行った。 6つの標準化された医用画像データセット上で,これらの手法の総合評価を行う。 本研究の結果から推察される異なる傾向をさらに分析し,今後の研究の方向性を明らかにすることを目的としている。 私たちの知る限りでは、医療画像のための連合型自己教師付き学習をこれほど徹底的に分析したのは私たちの初めてです。 私たちのソースコードはすべて、論文の受理時に公開されます。

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