Fugu-MT 論文翻訳(概要): pFLFE: Cross-silo Personalized Federated Learning via Feature Enhancement on Medical Image Segmentation

論文の概要: pFLFE: Cross-silo Personalized Federated Learning via Feature Enhancement on Medical Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00462v1
Date: Sat, 29 Jun 2024 15:20:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 03:06:00.782746
Title: pFLFE: Cross-silo Personalized Federated Learning via Feature Enhancement on Medical Image Segmentation
Title（参考訳）: pFLFE:医療画像セグメンテーションの機能強化によるクロスサイロ個人化フェデレーションラーニング
Authors: Luyuan Xie, Manqing Lin, Siyuan Liu, ChenMing Xu, Tianyu Luan, Cong Li, Yuejian Fang, Qingni Shen, Zhonghai Wu,
Abstract要約: 特徴強化(pFLFE)による個人化フェデレーション学習(Personalized Federated Learning)という新しいフレームワークを提案する。 pFLFEは機能強化と教師あり学習という2つの主要な段階から構成される。 pFLFEは3つの医療セグメンテーションタスクにおいて最先端の手法よりも優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.914535780122296
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In medical image segmentation, personalized cross-silo federated learning (FL) is becoming popular for utilizing varied data across healthcare settings to overcome data scarcity and privacy concerns. However, existing methods often suffer from client drift, leading to inconsistent performance and delayed training. We propose a new framework, Personalized Federated Learning via Feature Enhancement (pFLFE), designed to mitigate these challenges. pFLFE consists of two main stages: feature enhancement and supervised learning. The first stage improves differentiation between foreground and background features, and the second uses these enhanced features for learning from segmentation masks. We also design an alternative training approach that requires fewer communication rounds without compromising segmentation quality, even with limited communication resources. Through experiments on three medical segmentation tasks, we demonstrate that pFLFE outperforms the state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 医療画像のセグメンテーションでは、データ不足やプライバシーの懸念を克服するために、医療環境全体にわたるさまざまなデータを活用するために、パーソナライズされたクロスサイロ・フェデレーション・ラーニング(FL)が人気を集めている。しかし、既存のメソッドは、しばしばクライアントのドリフトに悩まされ、一貫性のないパフォーマンスと遅延トレーニングにつながります。本稿では,これらの課題を緩和するための新しいフレームワークであるPersonalized Federated Learning via Feature Enhancement (pFLFE)を提案する。 pFLFEは機能強化と教師あり学習という2つの主要な段階から構成される。第1段階は前景と背景の特徴の区別を改善し、第2段階はセグメンテーションマスクから学習するためにこれらの強化された特徴を使用する。また,通信資源が限られている場合でも,セグメンテーションの品質を損なうことなく,通信ラウンドを少なくする訓練手法を設計する。 3つの医療セグメンテーションタスクの実験を通して、pFLFEは最先端の手法よりも優れていることを示した。

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