Generalizable Segmentation of COVID-19 Infection From Multi-Site Tomography Scans: A Federated Learning Framework
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19-like pandemics are a major threat to the global health system that causes a lot of deaths across ages. Large-scale medical images (i.e., X-rays, computed tomography (CT)) dataset is favored to the accuracy of deep learning (DL) in the screening of COVID-19-like pneumonia. The cost, time, and efforts for acquiring and annotating, for instance, large CT datasets make it impossible to obtain large numbers of samples from a single institution. The research attentions have been moved toward sharing medical images from numerous medical institutions. However, owing to the necessity to preserve the privacy of the data of a patient, it is challenging to build a centralized dataset from many institutions, especially during the pandemic. More. The difference in the data acquisition process from one institution to another brings another challenge known as distribution heterogeneity. This paper presents a novel federated learning framework, called Federated Multi-Site COVID-19 (FEDMSCOV), for efficient, generalizable, and privacy-preserved segmentation of COVID-19 infection from multi-site data. In FEDMSCOV, a novel is local drift smoothing (LDS) module encodes the input from feature space to frequency space, aiming to suppress the modules that are not conducive to generalization. Given the smoothed local updated, FEDMSCOV presents a novel Mixture-of-Expert (MoE) scheme to resolve global shift in parameters. An adapted differential privacy method is applied to design and protect the privacy of local updates during the training. Experimental evaluation on a large-scale multi-institutional COVID-19 dataset demonstrated the efficiency of the proposed framework over competing learning approaches with statistical significance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».