論文の概要: MedFL-Stress: A Systematic Robustness Evaluation of Federated Brain Tumor Segmentation under Cross-Hospital MRI Appearance Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09025v1
• Date: Sat, 09 May 2026 16:04:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.028084
• Title: MedFL-Stress: A Systematic Robustness Evaluation of Federated Brain Tumor Segmentation under Cross-Hospital MRI Appearance Shift
• Title（参考訳）: MedFL-Stress: クロスホスピタルMRI像におけるフェデレーション脳腫瘍分節の全身的ロバスト性評価
• Abstract要約: 統合学習は、患者データを共有することなく、病院がセグメンテーションモデルを協調的に訓練することを可能にする。 現在の評価プロトコルでは、クライアント間での平均的なパフォーマンスのみを報告し、個々のサイトの障害をマスキングしている。 MedFL-Stress(リンク)は、この障害モードを正確に公開する、制御されたストレステストフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning enables hospitals to collaboratively train segmentation models without sharing patient data. However, current evaluation protocols report only average performance across clients, masking failures at individual sites. In clinical deployment, a model that fails consistently at one hospital is a real safety risk that a good mean score can hide entirely. We introduce MedFL-Stress, a controlled stress-testing framework that exposes exactly this failure mode. Using 2D axial slices from BraTS 2020 distributed across four simulated hospital clients, we apply graded MRI appearance shifts (gamma contrast, scale-shift, and noise-plus-blur) reflecting scanner and acquisition variability in real multi-site deployments. Three federated baselines are evaluated: FedAvg, FedProx, and FedBN. Worst-hospital Dice and inter-hospital disparity are treated as primary metrics, not supplementary observations. FedAvg achieves the highest global mean Dice (0.8159) but conceals a 0.0850 gap between its best and worst-performing hospital. FedBN closes that gap by 41% (0.0850 to 0.0503) while sacrificing less than half a Dice point in mean accuracy (0.8159 to 0.8109), and the weakest hospital gains 3.5 Dice points outright (0.7309 to 0.7656). These findings demonstrate that robustness-oriented evaluation protocols are essential for reliable federated medical imaging deployment.
• Abstract（参考訳）: 統合学習は、患者データを共有することなく、病院がセグメンテーションモデルを協調的に訓練することを可能にする。 しかし、現在の評価プロトコルでは、クライアント間で平均的なパフォーマンスしか報告せず、個々のサイトにおける障害を隠蔽している。 臨床展開において、1つの病院で一貫して失敗するモデルは、良い平均スコアを完全に隠せる真の安全リスクである。 MedFL-Stress(リンク)は、この障害モードを正確に公開する、制御されたストレステストフレームワークである。 シミュレーションした4つの病院クライアントに分散したBraTS 2020の2次元軸方向スライスを用いて, 実地展開におけるMRIの視差変化(ガンマコントラスト, スケールシフト, ノイズ+ブルー)の反射型スキャナーと取得変数を適用した。 フェデレーションベースラインとして、FedAvg、FedProx、FedBNの3つが評価されている。 最悪のホスピタル・ディスとホスピタル間の格差は、補足的な観察ではなく、主要な指標として扱われる。 FedAvgは世界平均のDice(0.8159)を達成しているが、最高の病院とパフォーマンスの悪い病院の間には0.0850のギャップを隠している。 FedBNはこのギャップを41%(0.0850から0.0503)縮め、Diceポイントの半分未満(0.8159から0.8109)、最も弱い病院は3.5Diceポイント(0.7309から0.7656)で埋める。 これらの結果から, 堅牢性を考慮した評価プロトコルは, 信頼性の高い医用画像作成に不可欠であることが示唆された。

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