FACMIC: 医療画像分類のための連合適応CLIPモデル

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タイトル: FACMIC: 医療画像分類のための連合適応CLIPモデル

リンク: https://arxiv.org/abs/2410.14707

概要:

分散型データを用いた深層学習モデルの学習を可能にし、データプライバシーを確保する手法として、Federated learning (FL) が注目されています。しかし、FLでは、モデル性能の評価において通信コストが重要な要素となります。特に、視覚基盤モデルの転移学習は、膨大なリソースコストがかかるため困難です。本稿では、分類タスク向けに設計された、Federated Adaptive Contrastive Language Image Pretraining (FACMIC) モデルを提案します。FACMICは、各クライアントのデータに適した特徴を選択する、軽量かつ効率的な特徴量アテンションモジュールをCLIPに採用しています。さらに、クライアント間のデータ分布の差異を低減するために、ドメイン適応手法を提案します。4つの公開データセットを用いた実験の結果、FACMICが実世界の医療画像データや複数ソースの医療画像データを扱う上で優れた性能を発揮することを示しました。コードは https://github.com/AIPMLab/FACMIC で公開されています。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• federated-learning
• medical-imaging
• image-classification

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論文要約

論文要約: FACMIC: 医療画像分類のための連合適応CLIPモデル

背景:

• 医療画像データは機密性が高く、一か所に集めて学習するのは難しい。
• Federated Learning (FL) は、各病院で個別に学習し、その結果のみを共有することでプライバシーを守りながら学習できる。
• しかし、FLは通信コストが高く、特に画像認識でよく使われる大規模な視覚基盤モデルの適用は困難。

提案手法:

• FACMIC (Federated Adaptive Contrastive Language Image Pretraining) と呼ばれる、医療画像分類に特化したFLモデルを開発。
• FACMICは、画像認識に優れたCLIPモデルをベースに、以下の2つの工夫を加えている。
  • 軽量な特徴量アテンション機構: 各病院のデータに適した特徴のみを選択することで、通信コストを削減。
  • ドメイン適応: 病院間のデータのばらつきを補正し、精度の高いモデルを学習。

実験結果:

• 4つの公開医療画像データセットを用いた実験で、FACMICは従来のFL手法よりも高い精度を達成。
• 異なる病院のデータを組み合わせた場合でも、高い精度で画像分類が可能であることを実証。

結論:

• FACMICは、プライバシーを守りながら、効率的に高精度な医療画像分類モデルを学習できる手法。

コード: https://github.com/AIPMLab/FACMIC