論文の概要: Federated nnU-Net for Privacy-Preserving Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02549v1
- Date: Tue, 04 Mar 2025 12:20:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 19:23:58.513632
- Title: Federated nnU-Net for Privacy-Preserving Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: プライバシ保護型医用画像セグメンテーションのためのフェデレーションnnU-Net
- Authors: Grzegorz Skorupko, Fotios Avgoustidis, Carlos Martín-Isla, Lidia Garrucho, Dimitri A. Kessler, Esmeralda Ruiz Pujadas, Oliver Díaz, Maciej Bobowicz, Katarzyna Gwoździewicz, Xavier Bargalló, Paulius Jaruševičius, Kaisar Kushibar, Karim Lekadir,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、患者のプライバシを保護するために、分散的な方法でセグメンテーションモデルをトレーニングするアプローチのひとつだ。
フェデレーションフィンガープリント抽出(FFE)と非対称フェデレーション平均化(AsymFedAvg)という2つの新しいフェデレーション学習手法をnnU-Netフレームワークに導入する。
プライバシーに制約のある機関における分散トレーニングの研究と展開をさらに促進するため、当社のプラグインプレイフレームワークを一般公開する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9297517753400492
- License:
- Abstract: The nnU-Net framework has played a crucial role in medical image segmentation and has become the gold standard in multitudes of applications targeting different diseases, organs, and modalities. However, so far it has been used primarily in a centralized approach where the data collected from hospitals are stored in one center and used to train the nnU-Net. This centralized approach has various limitations, such as leakage of sensitive patient information and violation of patient privacy. Federated learning is one of the approaches to train a segmentation model in a decentralized manner that helps preserve patient privacy. In this paper, we propose FednnU-Net, a federated learning extension of nnU-Net. We introduce two novel federated learning methods to the nnU-Net framework - Federated Fingerprint Extraction (FFE) and Asymmetric Federated Averaging (AsymFedAvg) - and experimentally show their consistent performance for breast, cardiac and fetal segmentation using 6 datasets representing samples from 18 institutions. Additionally, to further promote research and deployment of decentralized training in privacy constrained institutions, we make our plug-n-play framework public. The source-code is available at https://github.com/faildeny/FednnUNet .
- Abstract（参考訳）: nnU-Netフレームワークは、医療画像セグメンテーションにおいて重要な役割を担い、さまざまな疾患、臓器、モダリティをターゲットにしたアプリケーションにおいて、ゴールドスタンダードとなっている。
しかし、これまでのところ、病院から収集したデータを1つのセンターに格納し、nnU-Netのトレーニングに使用する集中型アプローチで主に使用されている。
この集中型アプローチには、機密情報漏洩や患者のプライバシー侵害など、さまざまな制限がある。
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、患者のプライバシを保護するために、分散的な方法でセグメンテーションモデルをトレーニングするアプローチのひとつだ。
本稿では,nnU-Netのフェデレート学習拡張であるFednnU-Netを提案する。
我々は, 乳房, 心臓, 胎児のセグメンテーションにおいて, 18施設のサンプルを示す6つのデータセットを用いて, フェデレートフィンガープリント抽出(FFE)と非対称フェデレーション平均化(AsymFedAvg)の2つの新しいフェデレーション学習手法を紹介した。
さらに、プライバシーに制約のある機関における分散トレーニングの研究と展開をさらに促進するため、当社のプラグインプレイフレームワークを公開しています。
ソースコードはhttps://github.com/faildeny/FednnUNetで入手できる。
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