論文の概要: Multi-Modal Federated Learning for Cancer Staging over Non-IID Datasets with Unbalanced Modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03609v1
• Date: Sun, 7 Jan 2024 23:45:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 18:02:59.109755
• Title: Multi-Modal Federated Learning for Cancer Staging over Non-IID Datasets with Unbalanced Modalities
• Title（参考訳）: モダリティが不均衡な非IIDデータセットを用いた癌ステージングのためのマルチモーダルフェデレーション学習
• Authors: Kasra Borazjani and Naji Khosravan and Leslie Ying and Seyyedali Hosseinalipour
• Abstract要約: 本研究では,データサンプルの不均一性に対応する新しいFLアーキテクチャを提案する。 FLシステム内の様々なデータモダリティにまたがる様々な収束速度に関する課題に光を当てた。 本手法の優位性を示すために,The Cancer Genome Atlas program (TCGA) datalake を用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.352288752713413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of machine learning (ML) for cancer staging through medical image analysis has gained substantial interest across medical disciplines. When accompanied by the innovative federated learning (FL) framework, ML techniques can further overcome privacy concerns related to patient data exposure. Given the frequent presence of diverse data modalities within patient records, leveraging FL in a multi-modal learning framework holds considerable promise for cancer staging. However, existing works on multi-modal FL often presume that all data-collecting institutions have access to all data modalities. This oversimplified approach neglects institutions that have access to only a portion of data modalities within the system. In this work, we introduce a novel FL architecture designed to accommodate not only the heterogeneity of data samples, but also the inherent heterogeneity/non-uniformity of data modalities across institutions. We shed light on the challenges associated with varying convergence speeds observed across different data modalities within our FL system. Subsequently, we propose a solution to tackle these challenges by devising a distributed gradient blending and proximity-aware client weighting strategy tailored for multi-modal FL. To show the superiority of our method, we conduct experiments using The Cancer Genome Atlas program (TCGA) datalake considering different cancer types and three modalities of data: mRNA sequences, histopathological image data, and clinical information.
• Abstract（参考訳）: 医療画像解析によるがんステージングにおける機械学習(ML)の利用は、医学分野において大きな関心を集めている。 革新的フェデレーション学習(FL)フレームワークを伴って、ML技術は患者のデータ露出に関するプライバシー上の懸念をさらに克服することができる。 患者記録に多様なデータモダリティが頻繁に存在することから、マルチモーダル学習フレームワークにおけるflの活用は、がんの進行にかなりの期待を持っている。 しかし、既存のマルチモーダルFLに関する研究は、全てのデータ収集機関が全てのデータモダリティにアクセスできることを前提にしている。 この単純化されたアプローチは、システム内のデータモダリティの一部のみにアクセスする機関を無視する。 本稿では,データサンプルの多様性だけでなく,組織間のデータモダリティの固有不均一性・非均一性も考慮した新しいflアーキテクチャを提案する。 flシステム内の異なるデータモダリティにまたがって観測される収束速度の変化に伴う課題について考察した。 次に,マルチモーダルFLに適した分散勾配混合および近接対応クライアント重み付け戦略を考案することにより,これらの課題に対処するソリューションを提案する。 本手法の優位性を示すため,癌ゲノムアトラスプログラム(TCGA)を用いて,mRNA配列,病理組織像データ,臨床情報という,異なるがんの種類とデータの3つのモーダル性を考慮した実験を行った。

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