दैनिक अर्क्सिव

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गोपनीयता-संरक्षण चिकित्सा छवि विभाजन के लिए संघीय NnU-नेट

Created by
  • Haebom

लेखक

ग्रेज़गोरज़ स्कोरुपको, फ़ोटियोस एवगौस्टिडिस, कार्लोस मार्ट इन-इस्ला, लिडिया गाररुचो, दिमित्री ए. केसलर, एस्मेराल्डा रुइज़ पुजादास, ओलिवर डी इयाज़, मैकिएज बोबोविक्ज़, कटारज़ीना ग्वो ज़डज़िविक्ज़, जेवियर बार्गल ओ, पॉलियस जारू\V{s}evi\v{c}ius, रिचर्ड ओसुआला, कैसर कुशीबर, करीम लेकादिर

रूपरेखा

यह शोधपत्र FednnU-Net, एक वितरित शिक्षण-आधारित ढाँचा, प्रस्तावित करता है जो nnU-Net ढाँचे के केंद्रीकृत दृष्टिकोण की सीमाओं को दूर करता है। nnU-Net ढाँचे ने स्वयं को चिकित्सा छवि विभाजन (संवेदनशील रोगी जानकारी के रिसाव और गोपनीयता उल्लंघन का जोखिम) में स्वर्ण मानक के रूप में स्थापित किया है। FednnU-Net को प्लग-एंड-प्ले तरीके से nnU-Net में एकीकृत किया जा सकता है और यह दो वितरित शिक्षण पद्धतियाँ प्रस्तुत करता है: फ़ेडरेटेड फ़िंगरप्रिंट एक्सट्रैक्शन (FFE) और एसिमेट्रिक फ़ेडरेटेड एवरेजिंग (AsymFedAvg)। प्रायोगिक परिणाम स्तन, हृदय और भ्रूण विभाजन कार्यों के लिए 18 संस्थानों के छह डेटासेट का उपयोग करके बहुविध प्रयोगों में उच्च और सुसंगत प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं। यह ढाँचा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है ( https://github.com/faildeny/FednnUNet )।

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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एनएनयू-नेट की वितरित शिक्षा को सक्षम करके रोगी की गोपनीयता को बढ़ाना।
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हम दो प्रभावी वितरित शिक्षण पद्धतियाँ प्रस्तुत करते हैं, FFE और AsymFedAvg।
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विभिन्न चिकित्सा छवि विभाजन कार्यों में उच्च प्रदर्शन सत्यापित।
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खुले स्रोत प्रकटीकरण के माध्यम से अनुसंधान और व्यावहारिक अनुप्रयोग का लोकतंत्रीकरण।
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Limitations:
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प्रस्तावित कार्यप्रणाली का अन्य वितरित शिक्षण पद्धतियों के साथ तुलनात्मक विश्लेषण आवश्यक हो सकता है।
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विभिन्न डेटासेट और नैदानिक ​​सेटिंग्स के साथ अतिरिक्त प्रयोगों की आवश्यकता हो सकती है।
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व्यावहारिक नैदानिक ​​अनुप्रयोग के लिए अतिरिक्त सत्यापन और मूल्यांकन की आवश्यकता हो सकती है।
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