論文の概要: FedSemiDG: Domain Generalized Federated Semi-supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07378v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 14:54:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:24:07.623336
• Title: FedSemiDG: Domain Generalized Federated Semi-supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: FedSemiDG:Domain Generalized Federated Semi-supervised Medical Image Segmentation
• Authors: Zhipeng Deng, Zhe Xu, Tsuyoshi Isshiki, Yefeng Zheng,
• Abstract要約: 医用画像の多様性とラベル付きデータの欠如により、医用画像のセグメンテーションは困難である。 本稿では,FedSemiDGの課題に対処するため,FGASL(Federated Generalization-Aware Semi Supervised Learning)という新しいフレームワークを提案する。 提案手法は最先端のFSSLおよびドメインの一般化手法を著しく上回り,未確認領域に対する堅牢な一般化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.87797382888023
• License:
• Abstract: Medical image segmentation is challenging due to the diversity of medical images and the lack of labeled data, which motivates recent developments in federated semi-supervised learning (FSSL) to leverage a large amount of unlabeled data from multiple centers for model training without sharing raw data. However, what remains under-explored in FSSL is the domain shift problem which may cause suboptimal model aggregation and low effectivity of the utilization of unlabeled data, eventually leading to unsatisfactory performance in unseen domains. In this paper, we explore this previously ignored scenario, namely domain generalized federated semi-supervised learning (FedSemiDG), which aims to learn a model in a distributed manner from multiple domains with limited labeled data and abundant unlabeled data such that the model can generalize well to unseen domains. We present a novel framework, Federated Generalization-Aware SemiSupervised Learning (FGASL), to address the challenges in FedSemiDG by effectively tackling critical issues at both global and local levels. Globally, we introduce Generalization-Aware Aggregation (GAA), assigning adaptive weights to local models based on their generalization performance. Locally, we use a Dual-Teacher Adaptive Pseudo Label Refinement (DR) strategy to combine global and domain-specific knowledge, generating more reliable pseudo labels. Additionally, Perturbation-Invariant Alignment (PIA) enforces feature consistency under perturbations, promoting domain-invariant learning. Extensive experiments on three medical segmentation tasks (cardiac MRI, spine MRI and bladder cancer MRI) demonstrate that our method significantly outperforms state-of-the-art FSSL and domain generalization approaches, achieving robust generalization on unseen domains.
• Abstract（参考訳）: 医用画像の多様性とラベル付きデータの欠如により、医用画像のセグメンテーションは困難であり、フェデレーション付き半教師付き学習(FSSL)において、生データを共有することなく、複数のセンターから大量のラベルなしデータを活用している。 しかし、FSSLでまだ探索されていないのは、準最適モデルアグリゲーションとラベルなしデータの利用による効果の低いドメインシフトの問題であり、最終的には未確認領域で不満足なパフォーマンスをもたらす。 本稿では,これまで無視されてきたドメイン一般化型半教師付き学習(FedSemiDG)について,限定ラベル付きデータと豊富なラベル付きデータを用いて複数のドメインから分散的にモデルを学習することを目的とした。 本稿では,Ferated Generalization-Aware Semi Supervised Learning (FGASL) という新たな枠組みを提案する。 グローバルにGAA(Generalization-Aware Aggregation)を導入し、その一般化性能に基づいて局所モデルに適応重みを割り当てる。 局所的には、Dual-Teacher Adaptive Pseudo Label Refinement(DR)戦略を用いて、グローバルな知識とドメイン固有の知識を組み合わせて、より信頼性の高い擬似ラベルを生成する。 さらに、摂動不変アライメント(PIA)は摂動下での機能一貫性を強制し、ドメイン不変学習を促進する。 心臓MRI, 脊椎MRI, 膀胱癌MRIの3つの領域分割作業における広範囲な実験により, 本手法は最先端のFSSLおよび領域の一般化アプローチを著しく上回り, 未確認領域での堅牢な一般化を実現していることが示された。

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