論文の概要: Federated Voxel Scene Graph for Intracranial Hemorrhage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00578v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 13:37:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:27:19.087322
• Title: Federated Voxel Scene Graph for Intracranial Hemorrhage
• Title（参考訳）: 頭蓋内出血に対するVoxel Scene Graph の有用性
• Authors: Antoine P. Sanner, Jonathan Stieber, Nils F. Grauhan, Suam Kim, Marc A. Brockmann, Ahmed E. Othman, Anirban Mukhopadhyay,
• Abstract要約: 頭蓋内出血は致死性疾患であり、その症状は非常に多様である。 ディープラーニングのソリューションは、脳構造間の複雑な関係をモデル化し始めているが、それでも一般化に苦慮している。 フェデレートされたシーングラフ生成の最初の応用を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9054042404351834
• License:
• Abstract: Intracranial Hemorrhage is a potentially lethal condition whose manifestation is vastly diverse and shifts across clinical centers worldwide. Deep-learning-based solutions are starting to model complex relations between brain structures, but still struggle to generalize. While gathering more diverse data is the most natural approach, privacy regulations often limit the sharing of medical data. We propose the first application of Federated Scene Graph Generation. We show that our models can leverage the increased training data diversity. For Scene Graph Generation, they can recall up to 20% more clinically relevant relations across datasets compared to models trained on a single centralized dataset. Learning structured data representation in a federated setting can open the way to the development of new methods that can leverage this finer information to regularize across clients more effectively.
• Abstract（参考訳）: 頭蓋内出血は致命的な症状であり、その症状は非常に多様であり、世界中の臨床センターで変化している。 ディープラーニングベースのソリューションは、脳構造間の複雑な関係をモデル化し始めているが、それでも一般化に苦慮している。 より多様なデータを集めることが最も自然なアプローチであるが、プライバシー規制はしばしば医療データの共有を制限する。 フェデレートされたシーングラフ生成の最初の応用を提案する。 トレーニングデータの多様性の増大をモデルが活用できることが示されています。 シーングラフ生成では、単一の集中型データセットでトレーニングされたモデルと比較して、データセット間で最大20%、臨床的に関連のある関係をリコールすることができる。 フェデレートされた設定で構造化されたデータ表現を学習することで、このより詳細な情報を利用してクライアント間でより効率的に正規化できる新しい方法の開発への道を開くことができる。

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