A meta-learning-based robust federated learning for diagnosing lung adenocarcinoma and tuberculosis granulomas
Notice bibliographique
Résumé
Background: Differentiating between lung adenocarcinoma (LAC) and tuberculosis granuloma (TBG) of solitary pulmonary solid nodules (SPSNs) based on CT images alone is a daunting task for clinical diagnosis. Thus, it is crucial to fully utilize CT imaging data to explore effective noninvasive diagnostic methods to improve the identification of TBG and LAC. Purpose: This study aimed to leverage CT imaging datasets from multiple hospitals for the diagnosis of TBG and LAC in SPSNs. It achieved this by deploying a meta-learning method within a federated learning framework while protecting data privacy. Methods: A total of 1,026 patients, along with their CT images of solitary pulmonary solid nodules (SPSNs) and corresponding clinical data, were collected from six medical institutions. Subsequently, the data from these six institutions were systematically partitioned into five cohorts. Each cohort was divided into two parts: the training set and the test set. A meta-learning-based robust federated learning model by training set data was proposed to construct personalized federated learning signatures (PFLS) without uploading raw data from each medical institutions. Receiver operating characteristic curve (ROC), area under curve (AUC), decision curve analysis (DCA), net reclassification improvement (NRI) and integrated discrimination improvement (IDI) are used to analyze the performance of the PFLS. Results: The PFLS trained by the proposed meta-learning-based robust federated learning framework shows superior performance compared to alternative methods. The AUC range on the training sets of the five cohorts is 0.866-0.939, AUC range on the testing sets is 0.808-0.927). The significant difference of AUC between the proposed method and the clinical model was demonstrated by the NRI and IDI. The decision curves indicated a higher net benefit of our proposed method. Conclusion: The PFLS mitigates overfitting issues arising from limited sample size in local hospitals. It also alleviates the problem that a single global model is not applicable to all hospitals due to the heterogeneity of data distribution among different hospitals.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».