Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-Preserving Federated Autoencoder for ECG Anomaly Detection on Edge Devices

論文の概要: Privacy-Preserving Federated Autoencoder for ECG Anomaly Detection on Edge Devices

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11556v1
Date: Wed, 10 Jun 2026 01:33:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.235724
Title: Privacy-Preserving Federated Autoencoder for ECG Anomaly Detection on Edge Devices
Title（参考訳）: エッジデバイスにおけるECG異常検出のためのプライバシ保護フェデレーションオートエンコーダ
Abstract要約: 連続心電図(ECG)は心血管イベントにエスカレートする前に異常を呈する可能性がある。システムは3つの要件を同時に満たさなければならない。法的グレードのプライバシ(ROC)、制約付きエッジハードウェアの推論、検出品質である。教師なし異常検出のためのエンドツーエンドのフェデレーションシステムの設計と評価を行う。本研究の主な貢献は、これらのメカニズムがどのように構成されるかの実証的特徴、実用的なDP固有の勧告、臨床的に敏感な設定のための技術およびセキュリティ上の洞察である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8676286428302982
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Continuous electrocardiography (ECG) monitoring could surface rhythm abnormalities before they escalate into cardiovascular events. However, a deployable system must satisfy three requirements simultaneously: legal-grade privacy (GDPR, HIPAA), real-time inference on constrained edge hardware, and detection quality under non-IID cross-hospital data. We design and evaluate an end-to-end federated system addressing all three for unsupervised 12-lead ECG anomaly detection on PTB-XL dataset, combining three autoencoder families (VanillaAE, ConvAE, VAE), Flower-based federated averaging (FedAvg) across ten simulated hospitals, client-side differentially private SGD (DP-SGD) with a Rényi-DP accountant, and 8-bit integer (INT8) post-training quantization with Raspberry Pi 4 benchmarking. Our main contributions are: an empirical characterization of how these mechanisms compose, practical DP-specific recommendations, and technical and security insights for a clinically sensitive setting. Federated learning matches or exceeds the centralized baseline across all architectures (ConvAE federated area under the ROC curve, AUROC, $0.782$), and an $\varepsilon$ sweep identifies $\varepsilon=4$ as the recommended clinical operating point. INT8 quantization roughly halves model size and cuts Pi 4 latency by up to $44%$ with $<0.12%$ AUROC loss. Crucially, DP and quantization penalties are empirically independent, so practitioners need not trade a strong privacy guarantee for a compact edge footprint. To our knowledge, this is the first system combining federated learning, formal $(\varepsilon,δ)$-DP, unsupervised reconstruction-based detection, and quantized AArch64 deployment.
Abstract（参考訳）: 連続心電図(ECG)モニタリングは、心血管イベントにエスカレートする前にリズム異常を生じさせる可能性がある。しかし、デプロイ可能なシステムは3つの要件を同時に満たさなければならない: 法定プライバシ(GDPR, HIPAA)、制約付きエッジハードウェアのリアルタイム推論、非IIDクロスホスピタルデータによる検出品質。我々は, PTB-XLデータセット上で, 教師なし12リードECG異常検出に対処するエンドツーエンドフェデレーションシステムの設計と評価を行い, 3つのオートエンコーダファミリ(VanillaAE, ConvAE, VAE), フラワーベースフェデレーション平均化(FedAvg)を10のシミュレート病院, クライアント側差分専用SGD(DP-SGD)とレニーDP会計士, 8ビット整数(INT8)を併用して, Raspberry Pi 4ベンチマークによるポストトレーニング後の量子化を行った。本研究の主な貢献は、これらのメカニズムがどのように構成されるかの実証的特徴、実用的なDP固有の勧告、臨床的に敏感な設定のための技術およびセキュリティ上の洞察である。フェデレーションラーニングは、すべてのアーキテクチャ(ROC曲線下のConvAEフェデレーションエリア、AUROC、$0.782$)の中央ベースラインと一致または超過し、$\varepsilon$ sweepは推奨臨床手術ポイントとして$\varepsilon=4$を識別する。 INT8の量子化は、モデルサイズをほぼ半分にし、Pi 4のレイテンシを最大44%、AUROCの損失を$<0.12%まで削減する。重要なことは、DPと量子化の罰則は経験的に独立しているため、実践者はコンパクトなエッジフットプリントに対して強力なプライバシー保証を交換する必要はない。我々の知る限り、これは連邦学習、フォーマルな$(\varepsilon,δ)$-DP、教師なし再構成に基づく検出、量子化されたAArch64デプロイメントを組み合わせた最初のシステムである。

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