論文の概要: Federated Distillation for Medical Image Classification: Towards Trustworthy Computer-Aided Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02261v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 13:38:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 15:15:58.796822
• Title: Federated Distillation for Medical Image Classification: Towards Trustworthy Computer-Aided Diagnosis
• Title（参考訳）: 医用画像分類のためのフェデレート蒸留 : 信頼できるコンピュータ支援診断を目指して
• Authors: Sufen Ren, Yule Hu, Shengchao Chen, Guanjun Wang,
• Abstract要約: 医用画像分類はコンピュータ支援臨床診断において重要な役割を担っている。 ディープラーニング技術は、効率を大幅に向上し、コストを削減した。 医用画像データのプライバシーに敏感な性質は、集中的な記憶とモデルの訓練を複雑にする。 本稿では,これらの問題に対処するためのフェデレーション学習に基づく,新たなプライバシ保護型医用画像分類フレームワークであるFedMICを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image classification plays a crucial role in computer-aided clinical diagnosis. While deep learning techniques have significantly enhanced efficiency and reduced costs, the privacy-sensitive nature of medical imaging data complicates centralized storage and model training. Furthermore, low-resource healthcare organizations face challenges related to communication overhead and efficiency due to increasing data and model scales. This paper proposes a novel privacy-preserving medical image classification framework based on federated learning to address these issues, named FedMIC. The framework enables healthcare organizations to learn from both global and local knowledge, enhancing local representation of private data despite statistical heterogeneity. It provides customized models for organizations with diverse data distributions while minimizing communication overhead and improving efficiency without compromising performance. Our FedMIC enhances robustness and practical applicability under resource-constrained conditions. We demonstrate FedMIC's effectiveness using four public medical image datasets for classical medical image classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分類はコンピュータ支援臨床診断において重要な役割を担っている。 深層学習技術は効率を大幅に向上しコストを削減したが、医療画像データのプライバシーに敏感な性質は集中ストレージとモデルトレーニングを複雑にしている。 さらに、低リソースの医療組織は、データとモデルスケールの増加による通信のオーバーヘッドと効率に関する課題に直面しています。 本稿では,これらの問題に対処するためのフェデレーション学習に基づく,新たなプライバシ保護型医用画像分類フレームワークであるFedMICを提案する。 このフレームワークにより、医療機関はグローバルな知識とローカルな知識の両方から学ぶことができ、統計的不均一性にもかかわらず、プライベートデータの局所的な表現を高めることができる。 多様なデータ分布を持つ組織向けにカスタマイズされたモデルを提供し、通信オーバーヘッドを最小限にし、パフォーマンスを損なうことなく効率を向上する。 FedMICは資源制約条件下での堅牢性と実用性を向上させる。 従来の医用画像分類作業において,4つの公開医用画像データセットを用いてFedMICの有効性を実証した。

関連論文リスト

• FACMIC: Federated Adaptative CLIP Model for Medical Image Classification [12.166024140377337]
  本稿では,CLIPモデルを用いた適応型コントラスト言語画像の分類処理について紹介する。 私たちはCLIP用の軽量で効率的な機能アテンションモジュールを採用し、各クライアントのデータに適した機能を選択します。 本稿では,クライアント間のデータ分散の差異を低減するためのドメイン適応手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T13:24:10Z)
• STLLaVA-Med: Self-Training Large Language and Vision Assistant for Medical Question-Answering [58.79671189792399]
  STLLaVA-Medは、医療ビジュアルインストラクションデータを自動生成できるポリシーモデルを訓練するために設計されている。 STLLaVA-Medの有効性とデータ効率を3つの主要な医用視覚質問応答(VQA)ベンチマークで検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T15:01:23Z)
• MedMNIST-C: Comprehensive benchmark and improved classifier robustness by simulating realistic image corruptions [0.13108652488669734]
  神経ネットワークに基づくシステムの臨床実践への統合は、ドメインの一般化と堅牢性に関連する課題によって制限される。 我々は、12のデータセットと9つの画像モダリティをカバーするMedMNIST+コレクションに基づくベンチマークデータセットであるMedMNIST-Cを作成し、オープンソース化した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T13:20:39Z)
• Privacy Preserving Federated Learning in Medical Imaging with Uncertainty Estimation [15.63535423357971]
  機械学習(ML)と人工知能(AI)は、特に医療において顕著な進歩を加速している。医療画像では、MLモデルは、疾患の診断、治療計画、治療後のモニタリングを改善するという約束を持っている。 患者のデータを取り巻くプライバシーに関する懸念は、正確で堅牢で一般化可能なモデルの開発とトレーニングに必要な大規模なトレーニングデータセットの組み立てを妨げる。 フェデレートラーニング(FL)は魅力的なソリューションとして登場し、データ(医療画像など)ではなくモデルトレーニング情報(段階的)を共有することで、組織がMLモデルのトレーニングに協力できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T17:35:52Z)
• Distributed Federated Learning-Based Deep Learning Model for Privacy MRI Brain Tumor Detection [11.980634373191542]
  分散トレーニングは、大規模な医用画像データセットの処理を容易にし、疾患診断の精度と効率を向上させる。 本稿では,データプライバシと効率的な疾患診断という2つの課題に対処するために,Federated Learning(FL)を活用した医用画像分類の革新的なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T09:07:19Z)
• Medical Federated Model with Mixture of Personalized and Sharing Components [31.068735334318088]
  本稿では,その問題に対処するための新しい個人化学習フレームワークを提案する。 ローカルデータ間の類似性を認識したパーソナライズされたモデルが得られる。 また,計算効率を大幅に向上させる効率的な計算コスト削減手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T07:50:32Z)
• LVM-Med: Learning Large-Scale Self-Supervised Vision Models for Medical Imaging via Second-order Graph Matching [59.01894976615714]
  LVM-Medは、大規模医療データセットに基づいてトレーニングされた、最初のディープネットワークファミリーである。 55の公開データセットから約13万の医療画像を収集しました。 LVM-Medは、多くの最先端の教師付き、自己監督型、基礎モデルよりも経験的に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T22:21:34Z)
• Learnable Weight Initialization for Volumetric Medical Image Segmentation [66.3030435676252]
  本稿では,学習可能な重みに基づくハイブリッド医療画像セグメンテーション手法を提案する。 我々のアプローチはどんなハイブリッドモデルにも簡単に統合でき、外部のトレーニングデータを必要としない。 多臓器・肺がんセグメンテーションタスクの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T17:55:05Z)
• Robust and Efficient Medical Imaging with Self-Supervision [80.62711706785834]
  医用画像AIの堅牢性とデータ効率を向上させるための統一表現学習戦略であるREMEDISを提案する。 様々な医療画像タスクを研究し, 振り返りデータを用いて3つの現実的な応用シナリオをシミュレートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T17:34:18Z)
• Privacy-preserving medical image analysis [53.4844489668116]
  医用画像におけるプライバシ保護機械学習(PPML)のためのソフトウェアフレームワークであるPriMIAを提案する。 集合型学習モデルの分類性能は,未発見データセットの人間専門家と比較して有意に良好である。 グラデーションベースのモデル反転攻撃に対するフレームワークのセキュリティを実証的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T13:56:00Z)
• Semi-supervised Medical Image Classification with Relation-driven Self-ensembling Model [71.80319052891817]
  医用画像分類のための関係駆動型半教師付きフレームワークを提案する。 これは、摂動下で与えられた入力の予測一貫性を促進することでラベルのないデータを利用する。 本手法は,シングルラベルおよびマルチラベル画像分類のシナリオにおいて,最先端の半教師付き学習手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-15T06:57:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。