多施設病理画像セグメンテーションにおけるフェデレーテッドラーニングによる強化：データ異質性に対する性能と頑健性の向上

Medical image analysis

7月22日配信

AIによる要点抽出

Pathology image segmentationにおける多施設間の課題として、異なる画像モダリティ、臓器、スキャナーによる多様な異質性が存在する。これにより、一般化可能なセグメンテーションモデルの開発が妨げられる。これを解決するために、PathFLと呼ばれる新しいmulti-alignment Federated Learningフレームワークを提案する。