Jun, 2024
隐私保护的医学影像联合学习与不确定性估计
Privacy Preserving Federated Learning in Medical Imaging with Uncertainty Estimation
Nikolas Koutsoubis, Yasin Yilmaz, Ravi P. Ramachandran, Matthew Schabath, Ghulam Rasool
TL;DR机器学习和人工智能在医疗领域取得了显著进展，尤其在医学影像方面，机器学习模型有望改善疾病诊断、治疗计划和后期监测。联邦学习作为一个解决方案，允许组织通过共享模型训练信息（梯度）而非数据（如医学影像）来进行机器学习模型的合作训练，从而实现机构间的协作和保护患者隐私。然而，联邦学习仍面临一些挑战，本文对联邦学习、隐私保护和不确定性估计进行了综合评述，重点关注医学影像，同时指出了该领域的研究空白，并提出了未来联邦学习研究的方向，以增强隐私保护并解决医学影像数据中的噪声挑战。