論文の概要: Ensemble Federated Learning: an approach for collaborative pneumonia
diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07428v1
- Date: Tue, 12 Dec 2023 16:53:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 15:17:23.582328
- Title: Ensemble Federated Learning: an approach for collaborative pneumonia
diagnosis
- Title（参考訳）: アンサンブル連合学習 : 協調型肺炎診断へのアプローチ
- Authors: Alhassan Mabrouk and Rebeca P. D\'iaz Redondo and Mohamed Abd Elaziz
and Mohammed Kayed
- Abstract要約: スマートヘルスケアシステムでは、データの交換はプライバシー上の懸念を意味し、迅速な反応が必要である。
本稿では,プライバシ保護が鍵となる第1のシナリオについて論じる。その結果,一意かつ大規模な医用画像データセットの構築は選択肢ではない。
本稿では,以下の特徴に基づくアンサンブル・フェデレーション・ラーニング(EFL)手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.901279301392376
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning is a very convenient approach for scenarios where (i) the
exchange of data implies privacy concerns and/or (ii) a quick reaction is
needed. In smart healthcare systems, both aspects are usually required. In this
paper, we work on the first scenario, where preserving privacy is key and,
consequently, building a unique and massive medical image data set by fusing
different data sets from different medical institutions or research centers
(computation nodes) is not an option. We propose an ensemble federated learning
(EFL) approach that is based on the following characteristics: First, each
computation node works with a different data set (but of the same type). They
work locally and apply an ensemble approach combining eight well-known CNN
models (densenet169, mobilenetv2, xception, inceptionv3, vgg16, resnet50,
densenet121, and resnet152v2) on Chest X-ray images. Second, the best two local
models are used to create a local ensemble model that is shared with a central
node. Third, the ensemble models are aggregated to obtain a global model, which
is shared with the computation nodes to continue with a new iteration. This
procedure continues until there are no changes in the best local models. We
have performed different experiments to compare our approach with centralized
ones (with or without an ensemble approach)\color{black}. The results conclude
that our proposal outperforms these ones in Chest X-ray images (achieving an
accuracy of 96.63\%) and offers very competitive results compared to other
proposals in the literature.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニングはシナリオにとって非常に便利なアプローチである
(i)データの交換は、プライバシーの懸念及び/又は
(ii)迅速な反応が必要である。
スマート医療システムでは、両方の側面が通常必要です。
本稿では,プライバシの保護が鍵となる第1のシナリオについて検討し,医療機関や研究センター(計算ノード)の異なるデータセットを融合させることによる,ユニークで巨大な医療画像データセットの構築は選択肢ではない。
まず、各計算ノードが異なるデータセット(同じ型ではなく)で動作するという特徴に基づく、アンサンブル連合学習(efl)アプローチを提案する。
彼らは局所的に働き、8つの有名なcnnモデル(densenet169, mobilenetv2, xception, inceptionv3, vgg16, resnet50, densenet121, resnet152v2)を胸部x線画像に適用する。
次に、最適な2つのローカルモデルを使用して、中央ノードと共有されるローカルアンサンブルモデルを作成する。
第3に、アンサンブルモデルを集約してグローバルモデルを取得し、計算ノードと共有し、新たなイテレーションを継続する。
この手順は、最良のローカルモデルに変化がない限り継続する。
我々は,我々のアプローチを集中的なアプローチ(アンサンブルアプローチの有無に関わらず)と比較するために,異なる実験を行った。
その結果,提案手法は胸部x線画像(精度96.63\%)よりも優れており,文献の他の提案に比べて非常に競争力のある結果が得られることがわかった。
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