論文の概要: Feasibility of Federated Learning from Client Databases with Different Brain Diseases and MRI Modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11636v3
• Date: Tue, 19 Nov 2024 16:27:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:11.790689
• Title: Feasibility of Federated Learning from Client Databases with Different Brain Diseases and MRI Modalities
• Title（参考訳）: 脳疾患とMRIモダリティの異なるクライアントデータベースからのフェデレーション学習の可能性
• Authors: Felix Wagner, Wentian Xu, Pramit Saha, Ziyun Liang, Daniel Whitehouse, David Menon, Virginia Newcombe, Natalie Voets, J. Alison Noble, Konstantinos Kamnitsas,
• Abstract要約: MRIの脳病変のモデルは通常、特定の疾患のために開発され、事前に定義されたMRIモダリティのセットでデータに基づいて訓練される。 この訓練パラダイムは、モデルが異種データベースから学習する利点を使用するのを防ぐ。 モデルとトレーニング戦略の適切な,シンプルな,実践的な変更を組み合わせることで,有望な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.629645463085369
• License:
• Abstract: Segmentation models for brain lesions in MRI are typically developed for a specific disease and trained on data with a predefined set of MRI modalities. Such models cannot segment the disease using data with a different set of MRI modalities, nor can they segment other types of diseases. Moreover, this training paradigm prevents a model from using the advantages of learning from heterogeneous databases that may contain scans and segmentation labels for different brain pathologies and diverse sets of MRI modalities. Additionally, the confidentiality of patient data often prevents central data aggregation, necessitating a decentralized approach. Is it feasible to use Federated Learning (FL) to train a single model on client databases that contain scans and labels of different brain pathologies and diverse sets of MRI modalities? We demonstrate promising results by combining appropriate, simple, and practical modifications to the model and training strategy: Designing a model with input channels that cover the whole set of modalities available across clients, training with random modality drop, and exploring the effects of feature normalization methods. Evaluation on 7 brain MRI databases with 5 different diseases shows that this FL framework can train a single model achieving very promising results in segmenting all disease types seen during training. Importantly, it can segment these diseases in new databases that contain sets of modalities different from those in training clients. These results demonstrate, for the first time, the feasibility and effectiveness of using FL to train a single 3D segmentation model on decentralised data with diverse brain diseases and MRI modalities, a necessary step towards leveraging heterogeneous real-world databases. Code: https://github.com/FelixWag/FedUniBrain
• Abstract（参考訳）: MRIの脳病変のセグメンテーションモデルは通常、特定の疾患のために開発され、事前に定義されたMRIモダリティのセットでデータに基づいて訓練される。 このようなモデルでは、MRIの異なるデータを使って疾患を分類することはできないし、他の種類の疾患も分類できない。 さらに、このトレーニングパラダイムは、脳のさまざまな病理やMRIの様々なセットに対するスキャンやセグメンテーションラベルを含む、異種データベースからの学習の利点をモデルが利用することを防ぐ。 さらに、患者データの機密性は、中央データの集約を防ぎ、分散化されたアプローチを必要とすることが多い。 FL(Federated Learning)を使用して、異なる脳病理のスキャンやラベル、さまざまなMRIモダリティを含む、単一のモデルをクライアントデータベース上でトレーニングすることは可能か? モデルとトレーニング戦略に対する適切な,シンプルな,実践的な修正を組み合わせることで,有望な結果を実証する: クライアント間で利用可能なモダリティの集合全体を網羅する入力チャネルを備えたモデルの設計,ランダムなモダリティドロップによるトレーニング,特徴正規化手法の効果を探る。 5つの異なる疾患を持つ7つの脳MRIデータベースの評価は、このFLフレームワークが、トレーニング中に見られるすべての疾患の分類において非常に有望な結果を達成するために、単一のモデルをトレーニングできることを示している。 重要なのは、これらの病気をトレーニングクライアントとは異なるモダリティのセットを含む新しいデータベースに分類できることだ。 これらの結果は、FLを用いて、多様な脳疾患とMRIモダリティを持つ分散データに基づく単一の3次元セグメンテーションモデルを訓練し、不均一な現実世界データベースを活用するための必要なステップであることを示す。 コード:https://github.com/FelixWag/FedUniBrain

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