Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Learning for Time-Series Healthcare Sensing with Incomplete Modalities

論文の概要: Federated Learning for Time-Series Healthcare Sensing with Incomplete Modalities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11828v2
Date: Wed, 27 Nov 2024 04:41:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-28 15:23:06.288391
Title: Federated Learning for Time-Series Healthcare Sensing with Incomplete Modalities
Title（参考訳）: 不完全なモダリティを伴う時系列医療センシングのためのフェデレーションラーニング
Authors: Adiba Orzikulova, Jaehyun Kwak, Jaemin Shin, Sung-Ju Lee,
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は健康分野に適している。不完全なモダリティに対処する最近のアプローチは、モダリティの数が増えるにつれて、スケールが悪く、非効率になる。本研究では,FLISMを提案する。FLISM,FLISM,FLISM,FLISM,FLISM,FLISM,FLISM,FLISM,FLISM,FLISM,FLISM)。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.267536770557981
License:
Abstract: Many healthcare sensing applications utilize multimodal time-series data from sensors embedded in mobile and wearable devices. Federated Learning (FL), with its privacy-preserving advantages, is particularly well-suited for health applications. However, most multimodal FL methods assume the availability of complete modality data for local training, which is often unrealistic. Moreover, recent approaches tackling incomplete modalities scale poorly and become inefficient as the number of modalities increases. To address these limitations, we propose FLISM, an efficient FL training algorithm with incomplete sensing modalities while maintaining high accuracy. FLISM employs three key techniques: (1) modality-invariant representation learning to extract effective features from clients with a diverse set of modalities, (2) modality quality-aware aggregation to prioritize contributions from clients with higher-quality modality data, and (3) global-aligned knowledge distillation to reduce local update shifts caused by modality differences. Extensive experiments on real-world datasets show that FLISM not only achieves high accuracy but is also faster and more efficient compared with state-of-the-art methods handling incomplete modality problems in FL. We release the code as open-source at https://github.com/AdibaOrz/FLISM.
Abstract（参考訳）: 多くの医療センシングアプリケーションは、モバイルやウェアラブルデバイスに埋め込まれたセンサーから、マルチモーダルな時系列データを利用する。フェデレートラーニング(FL)は、プライバシー保護の利点があるが、健康アプリケーションには特に適している。しかし、ほとんどのマルチモーダルFL法は、局所訓練のための完全なモダリティデータの可用性を前提としており、しばしば非現実的である。さらに、不完全なモダリティに対処する最近のアプローチは、モダリティの数が増えるにつれて、スケールが悪く、非効率になる。これらの制約に対処するため,FLISMを提案する。FLISMは,精度を保ちながら,不完全な知覚モダリティを持つ,効率的なFLトレーニングアルゴリズムである。 FLISMは,(1)モダリティの多様な集合を持つクライアントから効果的な特徴を抽出するモダリティ不変表現学習,(2)高品質なモダリティデータを持つクライアントからの貢献を優先するモダリティ品質認識集約,(3)モダリティ差による局所的な更新シフトを減らすためのグローバルな知識蒸留という3つの重要な手法を採用している。実世界のデータセットに対する大規模な実験により、FLISMは高い精度を達成できるだけでなく、FLにおける不完全なモダリティ問題を扱う最先端の手法と比較して、より高速で効率的なことが示されている。ソースコードはhttps://github.com/AdibaOrz/FLISM.comで公開しています。

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