論文の概要: Scaling Federated Learning Solutions with Kubernetes for Synthesizing Histopathology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04130v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 10:32:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:11:37.816756
• Title: Scaling Federated Learning Solutions with Kubernetes for Synthesizing Histopathology Images
• Title（参考訳）: 組織像の合成のためのKubernetesによるフェデレーション学習ソリューションのスケーリング
• Authors: Andrei-Alexandru Preda, Iulian-Marius Tăiatu, Dumitru-Clementin Cercel,
• Abstract要約: 組織学的領域では、組織像は機密医療情報を取得し、構成するのに高価である。 ビジョントランスフォーマーは最先端のコンピュータビジョンモデルであり、画像分類を含む多くのタスクで有用であることが証明されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.232097230344824
• License:
• Abstract: In the field of deep learning, large architectures often obtain the best performance for many tasks, but also require massive datasets. In the histological domain, tissue images are expensive to obtain and constitute sensitive medical information, raising concerns about data scarcity and privacy. Vision Transformers are state-of-the-art computer vision models that have proven helpful in many tasks, including image classification. In this work, we combine vision Transformers with generative adversarial networks to generate histopathological images related to colorectal cancer and test their quality by augmenting a training dataset, leading to improved classification accuracy. Then, we replicate this performance using the federated learning technique and a realistic Kubernetes setup with multiple nodes, simulating a scenario where the training dataset is split among several hospitals unable to share their information directly due to privacy concerns.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの分野では、大規模なアーキテクチャは多くのタスクで最高のパフォーマンスを得ることが多いが、大量のデータセットも必要である。 組織学的領域では、組織像は機密性の高い医療情報を取得し、構成するのに高価であり、データの不足とプライバシーに関する懸念を提起する。 ビジョントランスフォーマーは最先端のコンピュータビジョンモデルであり、画像分類を含む多くのタスクで有用であることが証明されている。 本研究では,視覚変換器と生成的対向ネットワークを組み合わせることで,大腸癌に関する病理像を生成し,トレーニングデータセットを増強し,その品質を検証し,分類精度を向上する。 そして、このパフォーマンスをフェデレートされた学習技術と、複数のノードで現実的なKubernetesセットアップを使用して再現し、トレーニングデータセットをいくつかの病院で分割するシナリオをシミュレートする。

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