多中心组织病理学数据的分散联邦学习

Aug, 2020

多中心组织病理学数据的分散联邦学习

Siloed Federated Learning for Multi-Centric Histopathology Datasets

Mathieu Andreux, Jean Ogier du Terrail, Constance Beguier, Eric W. Tramel

TL;DR本文通过引入局部统计批量规范化（BN）层，提出了一种新的联邦学习方法，使得深度学习架构能够进行协作训练，但同时具有针对多中心数据异质性的鲁棒性和不共享中心特定层激活统计信息以降低信息泄漏风险的能力。此方法在 Camelyon16 和 Camelyon17 数据集的肿瘤组织学图像块分类中表现出较好的传输学习效果，相对于之前现有技术并有很大的优势。

Abstract

While federated learning is a promising approach for training deep learning models over distributed sensitive datasets, it presents new challenges for machine learning, especially when applied in the medical domain

federated learning medical domain deep learning architectures local-statistic batch normalization transfer learning

发现论文，激发创造

针对分布式非独立同分布数据的医学图像分类联邦学习的优化，包括部分标签

本文提出 FedFBN，一种使用预训练网络作为模型后端并在训练过程中冻结批归一化层的联邦学习框架，并通过合成 iid 玩具数据集和大规模非 iid 数据集进行评估，结果表明 FedFBN 能够优于使用分布式和非 iid 数据集训练全局模型的当前聚合策略。

Mar, 2023

组织病理图像分类与脆弱性分析的联邦学习

利用隐私保护联邦学习技术，发现健康诊断的机器学习模型会受到数据投毒的攻击，导致全局模型准确度下降。

Oct, 2023

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

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

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

乳腺密度分类的联邦学习：一个实际实现

本文研究了在真实的合作环境下使用联邦学习（FL）构建医学成像分类模型。通过对世界各地的七个临床机构的数据进行联邦学习，成功地训练了乳腺密度分类模型，其性能比在机构的本地数据训练的模型平均提高了 6.3％，在其他机构的测试数据上表现出了 45.8％的相对改进。

Sep, 2020

FedER：通过经验回放和隐私保护数据合成的联邦学习

本文提出一种基于体验回放和生成对抗网络思想的联合和分散学习策略，名为 FedER，它可以在保持隐私的同时整合本地节点的特征，提供能够横跨多个数据集的模型，以实现对结核和黑色素瘤分类的准确诊断

Jun, 2022

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

基于聚类的联邦学习组件中的组内安全多方计算在组织病理学图像中的应用

本文提出一种隐私保护的联邦学习框架，采用安全多方计算的方式，将医院分为不同簇，通过局部训练和参数交换，实现共同学习模型而无需共享患者私人数据，并通过公开数据的实验结果表明，与差分隐私相比，该框架可以以更高的准确度达到无隐私泄露的效果，但通信开销较高。

Aug, 2022

跨临床站点改进多发性硬化症病变分割：一种具有抗噪训练的联邦学习方法

使用联邦学习框架中的标签修正策略，解决多发地点协作中数据隐私和标签噪声的问题，实现多发地点的合作，提高多发地点数据的可靠性，并在多发地点数据上进行广泛实验证明了方法的有效性和鲁棒性。

Aug, 2023