Mining multi-center heterogeneous medical data with distributed synthetic learning
Rattachement africain : us, cn, sg, hk, nl. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Overcoming barriers on the use of multi-center data for medical analytics is challenging due to privacy protection and data heterogeneity in the healthcare system. In this study, we propose the Distributed Synthetic Learning (DSL) architecture to learn across multiple medical centers and ensure the protection of sensitive personal information. DSL enables the building of a homogeneous dataset with entirely synthetic medical images via a form of GAN-based synthetic learning. The proposed DSL architecture has the following key functionalities: multi-modality learning, missing modality completion learning, and continual learning. We systematically evaluate the performance of DSL on different medical applications using cardiac computed tomography angiography (CTA), brain tumor MRI, and histopathology nuclei datasets. Extensive experiments demonstrate the superior performance of DSL as a high-quality synthetic medical image provider by the use of an ideal synthetic quality metric called Dist-FID. We show that DSL can be adapted to heterogeneous data and remarkably outperforms the real misaligned modalities segmentation model by 55% and the temporal datasets segmentation model by 8%.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Mining multi-center heterogeneous medical data with distributed synthetic learning
- Date Crossref
- 07/09/2023
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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The State University of New Jersey Rutgers pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Princeton University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Beijing Academy of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeInstitution
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Shanghai Artificial Intelligence Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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National University Heart Centre Singapore pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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National Heart Centre Singapore pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Arkansas for Medical Sciences Department of Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chinese University of Hong Kong pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Centre for Perceptual and Interactive Intelligence pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Rutgers Sexual and Reproductive Health and Rights pays non établi dans la noticeInstitution
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Rutgers University Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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SenseBrain Research pays non établi dans la noticeInstitution
Rutgers — The State University of New Jersey, Princeton University et Beijing Academy of Artificial Intelligence, avec 9 autres affiliations.
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