論文の概要: Generative Autoregressive Transformers for Model-Agnostic Federated MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04521v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 21:45:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:55:52.091734
• Title: Generative Autoregressive Transformers for Model-Agnostic Federated MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: モデル非依存型MRI画像再構成のための自己回帰変換器
• Authors: Valiyeh A. Nezhad, Gokberk Elmas, Bilal Kabas, Fuat Arslan, Tolga Çukur,
• Abstract要約: FedGATは、生成的自己回帰変換器に基づくモデルに依存しないFL技術である。 マルチサイトMR画像の分布をキャプチャするグローバルな生成前のトレーニングを分散化する。 フレキシブルなコラボレーションをサポートしながら、より優れたサイト内およびサイト間再構築のパフォーマンスを楽しみます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.519160766363227
• License:
• Abstract: Although learning-based models hold great promise for MRI reconstruction, single-site models built on limited local datasets often suffer from poor generalization. This challenge has spurred interest in collaborative model training on multi-site datasets via federated learning (FL) -- a privacy-preserving framework that aggregates model updates instead of sharing imaging data. Conventional FL builds a global model by aggregating locally trained model weights, inherently constraining all sites to a homogeneous model architecture. This rigid homogeneity requirement forces sites to forgo architectures tailored to their compute infrastructure and application-specific demands. Consequently, existing FL methods for MRI reconstruction fail to support model-heterogeneous settings, where individual sites are allowed to use distinct architectures. To overcome this fundamental limitation, here we introduce FedGAT, a novel model-agnostic FL technique based on generative autoregressive transformers. FedGAT decentralizes the training of a global generative prior that captures the distribution of multi-site MR images. For enhanced fidelity, we propose a novel site-prompted GAT prior that controllably synthesizes MR images from desired sites via autoregressive prediction across spatial scales. Each site then trains its site-specific reconstruction model -- using its preferred architecture -- on a hybrid dataset comprising the local MRI dataset and GAT-generated synthetic MRI datasets for other sites. Comprehensive experiments on multi-institutional datasets demonstrate that FedGAT supports flexible collaborations while enjoying superior within-site and across-site reconstruction performance compared to state-of-the-art FL baselines.
• Abstract（参考訳）: 学習ベースのモデルはMRI再構成に大いに期待できるが、限られたローカルデータセット上に構築された単一サイトモデルは、しばしば一般化の貧弱さに悩まされる。 この課題は、画像データを共有する代わりにモデル更新を集約するプライバシ保護フレームワークであるフェデレーションラーニング(FL)を通じて、マルチサイトデータセットのコラボレーティブモデルトレーニングへの関心を喚起した。 従来のFLは、局所的に訓練されたモデル重みを集約してグローバルモデルを構築し、本質的にすべてのサイトを同質なモデルアーキテクチャに制約する。 この厳密な均質性要件により、サイトは計算インフラとアプリケーション固有の要求に合わせたアーキテクチャを放棄せざるを得ない。 その結果、MRI再構成のための既存のFL法は、個々のサイトが異なるアーキテクチャを使用することができるようなモデル不均一な設定をサポートしない。 この基本的な制限を克服するために、生成自己回帰変換器に基づく新しいモデルに依存しないFL技術であるFedGATを紹介する。 FedGATは、多地点MR画像の分布をキャプチャするグローバルな生成前のトレーニングを分散化する。 そこで本研究では,空間規模で自己回帰予測を行い,所望の部位からMR画像を合成する新しいサイトプロンプトGATを提案する。 各サイトは、ローカルMRIデータセットと、他のサイト向けのGAT生成合成MRIデータセットからなるハイブリッドデータセットで、サイト固有の再構築モデル(好みのアーキテクチャを使用して)をトレーニングする。 多施設データセットに関する総合的な実験により、FedGATは、最先端のFLベースラインと比較して、内部およびクロスサイト再構築性能が優れている一方で、フレキシブルなコラボレーションをサポートすることが示された。

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