論文の概要: Image Distillation for Safe Data Sharing in Histopathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13536v3
• Date: Tue, 9 Jul 2024 18:16:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 20:50:12.993470
• Title: Image Distillation for Safe Data Sharing in Histopathology
• Title（参考訳）: 病理組織学における安全なデータ共有のための画像蒸留
• Authors: Zhe Li, Bernhard Kainz,
• Abstract要約: 病理組織学は、臨床医が正確な診断を行い、疾患の予後を判断し、適切な治療戦略を立案するのに役立つ。 深層学習技術が医療分野で成功していることが証明されるにつれ、主な課題はデータ可用性の制限とデータ共有とプライバシに関する懸念である。 私たちは、制約なしに共有できる必須情報をカプセル化する小さな合成データセットを作成します。 我々は,潜在拡散モデルを訓練し,少数の可読性合成画像を用いた新しい蒸留合成データセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.398266052019675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Histopathology can help clinicians make accurate diagnoses, determine disease prognosis, and plan appropriate treatment strategies. As deep learning techniques prove successful in the medical domain, the primary challenges become limited data availability and concerns about data sharing and privacy. Federated learning has addressed this challenge by training models locally and updating parameters on a server. However, issues, such as domain shift and bias, persist and impact overall performance. Dataset distillation presents an alternative approach to overcoming these challenges. It involves creating a small synthetic dataset that encapsulates essential information, which can be shared without constraints. At present, this paradigm is not practicable as current distillation approaches only generate non human readable representations and exhibit insufficient performance for downstream learning tasks. We train a latent diffusion model and construct a new distilled synthetic dataset with a small number of human readable synthetic images. Selection of maximally informative synthetic images is done via graph community analysis of the representation space. We compare downstream classification models trained on our synthetic distillation data to models trained on real data and reach performances suitable for practical application.
• Abstract（参考訳）: 病理組織学は、臨床医が正確な診断を行い、疾患の予後を判断し、適切な治療戦略を立案するのに役立つ。 深層学習技術が医療分野で成功していることが証明されるにつれ、主な課題はデータ可用性の制限とデータ共有とプライバシに関する懸念である。 フェデレートラーニングは、モデルをローカルにトレーニングし、サーバー上のパラメータを更新することで、この問題に対処している。 しかし、ドメインシフトやバイアスといった問題は持続し、全体的なパフォーマンスに影響を与える。 データセットの蒸留は、これらの課題を克服するための別のアプローチを示す。 それは、制約なしに共有できる必須情報をカプセル化する小さな合成データセットを作成することを含む。 現在, このパラダイムは, 非可読性表現のみを生成し, 下流学習タスクでは不十分な性能を示すため, 実行不可能である。 我々は,潜在拡散モデルを訓練し,少数の可読性合成画像を用いた新しい蒸留合成データセットを構築した。 最大情報合成画像の選択は、表現空間のグラフコミュニティ解析によって行われる。 合成蒸留データに基づいて訓練された下流分類モデルと実データで訓練されたモデルとを比較検討し,実用化に適した性能を得た。

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