論文の概要: FedEFM: Federated Endovascular Foundation Model with Unseen Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16992v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 14:46:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:41:22.964940
• Title: FedEFM: Federated Endovascular Foundation Model with Unseen Data
• Title（参考訳）: FedEFM: 目に見えないデータを用いたフェデレーション型血管内ファンデーションモデル
• Authors: Tuong Do, Nghia Vu, Tudor Jianu, Baoru Huang, Minh Vu, Jionglong Su, Erman Tjiputra, Quang D. Tran, Te-Chuan Chiu, Anh Nguyen,
• Abstract要約: 本稿では,血管内介入のための分散化フェデレーション学習環境における基礎モデルを学習するための新しい手法を提案する。 我々は、知識蒸留の枠組みの中で、微分可能なアース・マーバーの距離を用いて、目に見えないデータ問題に取り組む。 本研究は, 血管内挿術とロボット支援手術の進歩に寄与し, 新たな最先端の成果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.320026809291239
• License:
• Abstract: In endovascular surgery, the precise identification of catheters and guidewires in X-ray images is essential for reducing intervention risks. However, accurately segmenting catheter and guidewire structures is challenging due to the limited availability of labeled data. Foundation models offer a promising solution by enabling the collection of similar domain data to train models whose weights can be fine-tuned for downstream tasks. Nonetheless, large-scale data collection for training is constrained by the necessity of maintaining patient privacy. This paper proposes a new method to train a foundation model in a decentralized federated learning setting for endovascular intervention. To ensure the feasibility of the training, we tackle the unseen data issue using differentiable Earth Mover's Distance within a knowledge distillation framework. Once trained, our foundation model's weights provide valuable initialization for downstream tasks, thereby enhancing task-specific performance. Intensive experiments show that our approach achieves new state-of-the-art results, contributing to advancements in endovascular intervention and robotic-assisted endovascular surgery, while addressing the critical issue of data sharing in the medical domain.
• Abstract（参考訳）: 血管外科では,X線画像におけるカテーテルとガイドワイヤの正確な同定が介入リスクの低減に不可欠である。 しかし,ラベル付きデータの利用が限られているため,カテーテルとガイドワイヤの構造を正確にセグメンテーションすることは困難である。 ファンデーションモデルは、類似のドメインデータの収集を可能にして、下流タスクのために微調整可能なモデルのトレーニングを可能にする、有望なソリューションを提供する。 それでも、トレーニングのための大規模なデータ収集は、患者のプライバシを維持する必要性によって制限される。 本稿では,血管内介入のための分散化フェデレーション学習環境における基礎モデルを学習するための新しい手法を提案する。 トレーニングの実施可能性を確保するため,我々は,知識蒸留の枠組みの中で,異なるアース・マーバーズ・ディスタンス(Earth Mover's Distance)を用いて,見知らぬデータ問題に取り組む。 基礎モデルの重み付けをトレーニングすると、下流タスクに対する貴重な初期化が可能になり、タスク固有のパフォーマンスが向上します。 本研究は, 医療領域におけるデータ共有の重要課題に対処しつつ, 血管内介入やロボットによる血管内手術の進歩に寄与すると考えられる。

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