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/2401.03609v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 20:12:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 05:27:26.254250
• 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, Naji Khosravan, Leslie Ying, Seyyedali Hosseinalipour,
• Abstract要約: 本研究では,データサンプルの不均一性だけでなく,機関間のデータモダリティの固有不均一性と不均一性を両立する新しいFLアーキテクチャを提案する。 マルチモーダルFLに適した分散勾配ブレンディングと近接対応クライアント重み付け戦略を考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.476402318365446
• 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. Our results further unveil the impact and severity of class-based vs type-based heterogeneity across institutions on the model performance, which widens the perspective to the notion of data heterogeneity in multi-modal FL literature.
• 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を考えると、FLをマルチモーダル学習フレームワークで活用することは、がんのステージングにかなりの可能性を秘めている。 しかし、既存のマルチモーダルFLに関する研究は、すべてのデータ収集機関がすべ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とが多い。 この過度に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しかアクセスできない制度を無視します。 本研究では,データサンプルの不均一性だけでなく,機関間のデータモダリティの固有不均一性と不均一性を両立する新しい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。 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。 さらに, モデル性能に及ぼすクラスベースとタイプベースの不均一性の影響を明らかにし, マルチモーダルFL文学におけるデータ不均一性の概念への視点を広げた。

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