Jan, 2020

使用隐私保护联邦学习和领域适应的多站点 fMRI 分析：ABIDE 结果

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TL;DR本研究提出一种联邦学习方法来解决多中心 fMRI 分类任务中的隐私问题，采用分散式的迭代优化算法并在本地模型权重上实现随机化机制，通过两种域自适应方法来解决不同中心 fMRI 分布的系统性差异，实现了对多组医疗数据隐私保护的高质量分析。
发现论文，激发创造
  • 基于分布式联邦学习的隐私 MRI 脑瘤检测深度学习模型

    本研究通过创新性地使用联邦学习方法，解决数据隐私和高效疾病诊断的双重挑战，以提高医学图像分类的准确性和效率，展示了联邦学习在磁共振成像（MRI）脑肿瘤检测中的应用效果，并强调了解决数据异质性的重要性和拓展联邦学习在医学图像分析中的研究方向。

    Apr, 2024

  • 医学图片分析的联邦学习：一项调查

    本文综述了联邦学习在医学图像分析中的最新发展，介绍了联邦学习在处理隐私保护和协作学习问题方面的背景和动机，分类总结了现有的联邦学习方法，并提供了目前联邦学习研究的基准医学图像数据集和软件平台的回顾，同时进行了实验以评估联邦学习方法在医学图像分析中的应用。

    Jun, 2023

  • 隐私保护的联邦脑肿瘤分割

    本文研究采用差分隐私技术以保护病人数据在联邦学习架构中的隐私泄露问题。在对 BraTS 数据集上的脑瘤分割进行实验后，我们发现隐私保护代价与模型性能之间存在权衡。

    Oct, 2019

  • 联邦对抗领域自适应

    本文研究了联邦学习在分布式设备网络上的数据隐私和效率问题。我们提出了一种有原则的方法来解决联邦域自适应问题，旨在通过扩展对抗适应技术来对齐不同节点学习到的表征与目标节点数据分布。同时，我们设计了一个动态注意机制和利用特性解缠来增强知识转移。在几个图像和文本分类任务上进行了实证实验，并在无监督联邦域自适应设置下展示了有前途的结果。

    Nov, 2019

  • 联邦脑肿瘤分割不同聚合和超参数选择方法的评估与分析

    研究使用联邦学习在医学影像领域快速收敛和更好的表现，解决数据集中医疗隐私和数据所有权问题，并探索其在脑肿瘤分割问题上的应用。

    Feb, 2022

  • 主动学习引导的联邦在线适应：在医学图像分割中的应用

    我们提出了一种名为 DrFRODA 的计算机友好、隐私保护的医学图像分割技术，利用联邦学习以在线方式适应模型，并通过医生的反馈进行改进。我们在公开可用数据集上的实验结果表明，所提出的基于分布式主动学习的在线适应方法优于无监督的在线适应方法，并且与离线主动学习的适应方法具有竞争力的结果。

    Dec, 2023

  • 具备差分隐私的联邦学习用于敏感健康数据

    本文介绍了一种联邦学习框架，可以从不同站点本地持有的分布式健康数据中学习全局模型，提供了两个级别的隐私保护，第一级别的隐私保护不在模型训练过程中移动或共享原始数据，第二级别的隐私保护使用差分隐私机制防止对模型的潜在隐私攻击，并在两个医疗应用程序上对我们的方法进行了全面评估，使用 100 万患者的真实世界电子健康数据，证明了联邦学习框架在提供更高级别的隐私保护和维护全局模型效用方面的可行性和有效性。

    Oct, 2019

  • 具有个性化和共享组件混合的医疗联合模型

    本文提出了一种新的个性化联邦学习框架来解决异构医疗数据在多个医院之间协作训练神经网络时的降级问题，并设计了差异性稀疏正则化器和降低计算成本的方法来提高计算效率，最后通过实验证明该方法可以获取最佳模型性能和高达 60％的通信效率改进。

    Jun, 2023

  • 基于联邦学习的深度学习磁共振图像重建的多机构合作

    本研究提出了一种针对磁共振图像重建的联邦学习解决方案，该方案利用了不同机构可用的磁共振数据，同时保护了患者隐私；为了克服因使用多个机构数据而产生的域移位，提出了一种跨站点建模方法，实验结果表明该方法有望在不影响患者隐私的前提下提高磁共振图像重建的效果。

    Mar, 2021

  • 面部识别系统中保护隐私的联邦学习方法

    通过使用联邦学习（包括有和无安全聚合器）在受监督和无监督的人脸识别系统中进行训练，我们的实验结果表明联邦学习既保护了隐私又实现了与单独模型几乎相同的性能。我们的研究工作揭示了隐私保护的人脸图像训练中的实际挑战，尤其注重隐私和准确性的平衡问题。

    Mar, 2024