Federated Foundation Model for GI Endoscopy Images
作者: Alina Devkota, Annahita Amireskandari, Joel Palko, Shyam Thakkar, Donald Adjeroh, Xiajun Jiang, Binod Bhattarai, Prashnna K. Gyawali
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-05-30 (更新: 2025-06-06)
备注: 11 pages, 11 figures, submitted to BHI2025
💡 一句话要点
提出基于联邦学习的胃肠内窥镜图像基础模型，解决数据隐私下的模型训练难题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 联邦学习 胃肠内窥镜 基础模型 医学影像 隐私保护
📋 核心要点
- 深度学习在胃肠内窥镜图像分析中面临数据标注成本高昂和数据稀缺的挑战。
- 提出基于联邦学习的框架，在保护数据隐私的前提下，训练通用的胃肠内窥镜图像基础模型。
- 实验表明，该模型在分类、检测和分割等下游任务中均表现出性能提升。
📝 摘要（中文）
胃肠 (GI) 内窥镜检查对于识别 GI tract 异常至关重要，有助于早期发现疾病并改善患者治疗效果。尽管深度学习在支持 GI 诊断和决策方面取得了成功，但这些模型需要带有标签的精选数据集，而获取这些数据集的成本很高。基础模型通过学习通用表示提供了一种有希望的解决方案，可以针对特定任务进行微调，从而克服数据稀缺问题。为医学成像开发基础模型具有巨大的潜力，但医学数据的敏感性和受保护性带来了独特的挑战。基础模型训练通常需要大量数据集，虽然医院会生成大量数据，但隐私限制阻止了直接数据共享，使得在大多数情况下无法进行基础模型训练。在这项工作中，我们提出了一个 FL 框架，用于训练胃肠内窥镜成像的基础模型，使数据能够保留在本地医院环境中，同时为共享模型做出贡献。我们探索了几种已建立的 FL 算法，评估了它们在不依赖于特定任务标签的情况下训练基础模型的适用性，并在同构和异构环境中进行了实验。我们在三个关键的下游任务（分类、检测和分割）上评估了训练后的基础模型，并证明它在所有任务中都实现了改进的性能，突出了我们的方法在联邦、保护隐私环境中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在数据隐私限制下，如何利用分散在不同医院的胃肠内窥镜图像数据训练一个通用的、高性能的基础模型的问题。现有方法由于数据共享的限制，难以利用大规模数据进行训练，导致模型泛化能力不足。
核心思路：论文的核心思路是利用联邦学习（Federated Learning, FL）技术，在不共享原始数据的前提下，让各个医院的本地模型参与到全局模型的训练中。这样既能利用大规模数据，又能保护患者隐私。
技术框架：整体框架包含多个参与方（医院），每个参与方拥有本地的胃肠内窥镜图像数据集。每个参与方首先在本地数据上训练模型，然后将模型参数（或梯度）上传到中央服务器。中央服务器对这些参数进行聚合，更新全局模型，并将更新后的模型参数发送回各个参与方。这个过程迭代进行，直到模型收敛。
关键创新：该论文的关键创新在于将联邦学习应用于胃肠内窥镜图像的基础模型训练。通过联邦学习，可以克服医学数据隐私保护的限制，利用分散的数据资源训练出更强大的模型。此外，论文还探索了不同的联邦学习算法在训练基础模型上的适用性。
关键设计：论文探索了多种联邦学习算法，并评估了它们在同构和异构数据环境下的性能。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细说明，属于未知信息。但可以推测，损失函数可能包含重建损失和对比学习损失，网络结构可能基于现有的视觉Transformer或卷积神经网络。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于联邦学习训练的胃肠内窥镜图像基础模型在分类、检测和分割等下游任务中均取得了显著的性能提升。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有明确给出，属于未知信息。但论文强调，该方法在保护隐私的同时，有效提升了模型的泛化能力和诊断准确率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于临床辅助诊断，帮助医生更准确、更高效地识别胃肠道疾病。通过联邦学习训练的基础模型可以部署到各个医院，在保护患者隐私的同时，提升诊断水平。未来，该技术还可以扩展到其他医学影像领域，例如肺部CT、眼底图像等，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Gastrointestinal (GI) endoscopy is essential in identifying GI tract abnormalities in order to detect diseases in their early stages and improve patient outcomes. Although deep learning has shown success in supporting GI diagnostics and decision-making, these models require curated datasets with labels that are expensive to acquire. Foundation models offer a promising solution by learning general-purpose representations, which can be finetuned for specific tasks, overcoming data scarcity. Developing foundation models for medical imaging holds significant potential, but the sensitive and protected nature of medical data presents unique challenges. Foundation model training typically requires extensive datasets, and while hospitals generate large volumes of data, privacy restrictions prevent direct data sharing, making foundation model training infeasible in most scenarios. In this work, we propose a FL framework for training foundation models for gastroendoscopy imaging, enabling data to remain within local hospital environments while contributing to a shared model. We explore several established FL algorithms, assessing their suitability for training foundation models without relying on task-specific labels, conducting experiments in both homogeneous and heterogeneous settings. We evaluate the trained foundation model on three critical downstream tasks--classification, detection, and segmentation--and demonstrate that it achieves improved performance across all tasks, highlighting the effectiveness of our approach in a federated, privacy-preserving setting.