論文の概要: Federated Anomaly Detection for Early-Stage Diagnosis of Autism Spectrum Disorders using Serious Game Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20003v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 23:00:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:16:02.232678
• Title: Federated Anomaly Detection for Early-Stage Diagnosis of Autism Spectrum Disorders using Serious Game Data
• Title（参考訳）: 重度ゲームデータを用いた自閉症スペクトラム障害早期診断のためのフェデレーション異常検出
• Authors: Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis, Eleni Briola, Christos-Chrysanthos Nikolaidis, Eleftheria Katsiri, Pavlos S. Efraimidis, Despina Elisabeth Filippidou,
• Abstract要約: 本研究では,AutoEncoder-based Machine Learning (ML) 手法を用いて,ASD検出のための新しい半教師付きアプローチを提案する。 この目的に特化して設計された真剣なゲームを通じて手作業で収集したデータを利用する。 ゲーミフィケーションされたアプリケーションによって収集されたセンシティブなデータは、プライバシー漏洩の影響を受けやすいため、フェデレートラーニングフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Early identification of Autism Spectrum Disorder (ASD) is considered critical for effective intervention to mitigate emotional, financial and societal burdens. Although ASD belongs to a group of neurodevelopmental disabilities that are not curable, researchers agree that targeted interventions during childhood can drastically improve the overall well-being of individuals. However, conventional ASD detection methods such as screening tests, are often costly and time-consuming. This study presents a novel semi-supervised approach for ASD detection using AutoEncoder-based Machine Learning (ML) methods due to the challenge of obtaining ground truth labels for the associated task. Our approach utilizes data collected manually through a serious game specifically designed for this purpose. Since the sensitive data collected by the gamified application are susceptible to privacy leakage, we developed a Federated Learning (FL) framework that can enhance user privacy without compromising the overall performance of the ML models. The framework is further enhanced with Fully Homomorphic Encryption (FHE) during model aggregation to minimize the possibility of inference attacks and client selection mechanisms as well as state-of-the-art aggregators to improve the model's predictive accuracy. Our results demonstrate that semi-supervised FL can effectively predict an ASD risk indicator for each case while simultaneously addressing privacy concerns.
• Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害(ASD)の早期発見は、感情、経済的、社会的負担を軽減する効果的な介入に重要であると考えられている。 ASDは治療不可能な神経発達障害の集団に属するが、幼少期の標的となる介入は個人の全体的な健康を劇的に改善する可能性があると研究者は同意する。 しかし、スクリーニングテストのような従来のASD検出手法は、しばしばコストと時間を要する。 本研究では,AutoEncoder-based Machine Learning (ML) 手法を用いたASD検出のための新しい半教師付き手法を提案する。 この目的に特化して設計された真剣なゲームを通じて手作業で収集したデータを利用する。 ゲーミフィケーションされたアプリケーションによって収集されたセンシティブなデータは、プライバシリークの影響を受けやすいため、MLモデル全体のパフォーマンスを損なうことなく、ユーザのプライバシを向上させるためのフェデレートラーニング(FL)フレームワークを開発した。 このフレームワークはさらに、モデルアグリゲーション中にFHE(Fully Homomorphic Encryption)によって拡張され、推論攻撃やクライアント選択機構の可能性を最小化し、またモデルの予測精度を改善するための最先端のアグリゲータも強化されている。 以上の結果から,半教師付きFLは,プライバシー問題に対処しつつ,各ケースのASDリスク指標を効果的に予測できることが示唆された。

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