論文の概要: Multicenter Privacy-Preserving Model Training for Deep Learning Brain Metastases Autosegmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10870v2
• Date: Thu, 25 Jul 2024 09:51:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 18:57:36.029087
• Title: Multicenter Privacy-Preserving Model Training for Deep Learning Brain Metastases Autosegmentation
• Title（参考訳）: ディープラーニング脳転移自動分離のためのマルチセンタープライバシ保存モデルトレーニング
• Authors: Yixing Huang, Zahra Khodabakhshi, Ahmed Gomaa, Manuel Schmidt, Rainer Fietkau, Matthias Guckenberger, Nicolaus Andratschke, Christoph Bert, Stephanie Tanadini-Lang, Florian Putz,
• Abstract要約: 本研究の目的は,マルチセンターデータの不均一性が深層学習脳転移(BM)オートセグメンテーション性能に与える影響を検討することである。 インクリメンタルトランスファー学習技術、すなわち、学習を忘れずに(LWF)、生データを共有せずにモデルの一般化性を改善する。 UKERプレトレーニングモデルがUSZに適用された場合、LWFはUKERとUSZテストデータの組み合わせで、単純TL(0.570)よりも平均F1スコア(0.839)、シングルセンタートレーニング(0.688)を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.479757014250359
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objectives: This work aims to explore the impact of multicenter data heterogeneity on deep learning brain metastases (BM) autosegmentation performance, and assess the efficacy of an incremental transfer learning technique, namely learning without forgetting (LWF), to improve model generalizability without sharing raw data. Materials and methods: A total of six BM datasets from University Hospital Erlangen (UKER), University Hospital Zurich (USZ), Stanford, UCSF, NYU and BraTS Challenge 2023 on BM segmentation were used for this evaluation. First, the multicenter performance of a convolutional neural network (DeepMedic) for BM autosegmentation was established for exclusive single-center training and for training on pooled data, respectively. Subsequently bilateral collaboration was evaluated, where a UKER pretrained model is shared to another center for further training using transfer learning (TL) either with or without LWF. Results: For single-center training, average F1 scores of BM detection range from 0.625 (NYU) to 0.876 (UKER) on respective single-center test data. Mixed multicenter training notably improves F1 scores at Stanford and NYU, with negligible improvement at other centers. When the UKER pretrained model is applied to USZ, LWF achieves a higher average F1 score (0.839) than naive TL (0.570) and single-center training (0.688) on combined UKER and USZ test data. Naive TL improves sensitivity and contouring accuracy, but compromises precision. Conversely, LWF demonstrates commendable sensitivity, precision and contouring accuracy. When applied to Stanford, similar performance was observed. Conclusion: Data heterogeneity results in varying performance in BM autosegmentation, posing challenges to model generalizability. LWF is a promising approach to peer-to-peer privacy-preserving model training.
• Abstract（参考訳）: 目的:本研究の目的は,マルチセンターデータの不均一性が深層学習脳転移(BM)自己セグメンテーション性能に及ぼす影響について検討し,生データを共有することなくモデル一般化性を向上させるために,LWF(Learly without forgeting)というインクリメンタルトランスファーラーニング技術の有効性を評価することである。 材料と方法: この評価には, 大学病院 Erlangen (UKER), University Hospital Zurich (USZ), Stanford, UCSF, NYU, BraTS Challenge 2023 の合計6つのBMデータセットを用いた。 まず、BMオートセグメンテーションのための畳み込みニューラルネットワーク(DeepMedic)のマルチセンタ性能を、排他的な単一センタトレーニングとプールデータトレーニングのために確立した。 その後、LWFの有無にかかわらず、転送学習(TL)を用いたさらなるトレーニングのために、UKER事前訓練モデルが他のセンターに共有され、双方向コラボレーションが評価された。 結果: 単核実験では, BM検出値の平均値が0.625 (NYU) から0.876 (UKER) の範囲である。 混合マルチセンタートレーニングは、スタンフォードとニューヨークでのF1スコアを特に改善し、他のセンターでは無視できる改善である。 UKERプレトレーニングモデルがUSZに適用された場合、LWFはUKERとUSZテストデータの組み合わせで、単純TL(0.570)よりも平均F1スコア(0.839)、シングルセンタートレーニング(0.688)を達成する。 Naive TLは感度とコンチューリング精度を改善するが、精度を損なう。 逆に、LWFは信頼できる感度、精度、コントゥーリングの正確さを示す。 スタンフォードに適用されると、同様のパフォーマンスが観察された。 結論: データの異質性はBMオートセグメンテーションにおける様々なパフォーマンスをもたらし、一般化可能性のモデル化に挑戦する。 LWFは、ピアツーピアのプライバシ保存モデルトレーニングに対する有望なアプローチである。

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