Federated learning for lesion segmentation in multiple sclerosis: a real-world multi-center feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a chronic neuroinflammatory disease driven by immune-mediated central nervous system damage, often leading to progressive disability. Accurate segmentation of MS lesions on MRI is crucial for monitoring disease and treatment efficacy; however, manual segmentation remains time-consuming and prone to variability. While deep learning has advanced automated segmentation, robust performance benefits from large-scale, diverse datasets, yet data pooling is restricted by privacy regulations and clinical performance remains challenged by inter-site heterogeneity. In this proof-of-concept work, we aim to apply and adopt Federated Learning (FL) in a real-world hospital setting. We assessed FL for MS lesion segmentation using the self-configuring nnU-Net model, leveraging 512 MRI cases from three sites without sharing raw patient data. The federated model achieved Dice scores ranging from 0.66 to 0.80 across held-out test sets. While performance varied across sites, reflecting data heterogeneity, the study demonstrates the potential of FL as a scalable and secure paradigm for advancing automated MS analysis in distributed clinical environments. This work supports adopting secure, collaborative AI in neuroimaging, offering utility for privacy-sensitive clinical research and a starting point for medical AI development, bridging the gap between model generalizability and regulatory compliance.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».