联合学习是一种新兴的范式，允许大规模分散学习，而无需在不同的数据所有者中共享数据，这有助于解决医学图像分析中数据隐私的关注。但是，通过现有方法对客户的标签一致性的要求很大程度上缩小了其应用程序范围。实际上，每个临床部位只能以部分或没有与其他站点重叠的某些感兴趣的器官注释某些感兴趣的器官。将这种部分标记的数据纳入统一联邦是一个未开发的问题，具有临床意义和紧迫性。这项工作通过使用新型联合多重编码U-NET（FED-MENU）方法来应对挑战，以进行多器官分割。在我们的方法中，提出了一个多编码的U-NET（菜单网络），以通过不同的编码子网络提取器官特异性功能。每个子网络都可以看作是特定风琴的专家，并为该客户培训。此外，为了鼓励不同子网络提取的特定器官特定功能具有信息性和独特性，我们通过设计辅助通用解码器（AGD）来规范菜单网络的训练。四个公共数据集上的广泛实验表明，我们的Fed-Menu方法可以使用具有优越性能的部分标记的数据集有效地获得联合学习模型，而不是由局部或集中学习方法培训的其他模型。源代码将在纸质出版时公开提供。

通过允许多个临床站点在不集中数据集的情况下协作学习全球模型，在联邦学习（FL）下进行的医学图像分割是一个有希望的方向。但是，使用单个模型适应来自不同站点的各种数据分布非常具有挑战性。个性化的FL仅利用来自Global Server共享的部分模型参数来解决此问题，同时保留其余部分以适应每个站点本地培训中的数据分布。但是，大多数现有方法都集中在部分参数分裂上，而在本地培训期间，不考虑\ textit {textit {site Inter-inter insteriscisies}，实际上，这可以促进网站上的知识交流，以使模型学习有益于改进模型学习本地准确性。在本文中，我们提出了一个个性化的联合框架，使用\ textbf {l} ocal \ textbf {c}启动（lc-fed），以利用\ textIt {feftrict-and prediction-lactic}中的位置间暂停。提高细分。具体而言，由于每个本地站点都对各种功能都有另一种关注，因此我们首先设计嵌入的对比度位点，并与通道选择操作结合以校准编码的功能。此外，我们建议利用预测级别的一致性的知识，以指导模棱两可地区的个性化建模，例如解剖界限。它是通过计算分歧感知图来校准预测来实现的。我们的方法的有效性已在具有不同方式的三个医学图像分割任务上进行了验证，在该任务中，我们的方法始终显示出与最先进的个性化FL方法相比的性能。代码可从https://github.com/jcwang123/fedlc获得。

随着物联网，AI和ML/DL算法的出现，数据驱动的医疗应用已成为一种有前途的工具，用于从医学数据设计可靠且可扩展的诊断和预后模型。近年来，这引起了从学术界到工业的广泛关注。这无疑改善了医疗保健提供的质量。但是，由于这些基于AI的医疗应用程序在满足严格的安全性，隐私和服务标准（例如低延迟）方面的困难，因此仍然采用较差。此外，医疗数据通常是分散的和私人的，这使得在人群之间产生强大的结果具有挑战性。联邦学习（FL）的最新发展使得以分布式方式训练复杂的机器学习模型成为可能。因此，FL已成为一个积极的研究领域，尤其是以分散的方式处理网络边缘的医疗数据，以保护隐私和安全问题。为此，本次调查论文重点介绍了数据共享是重大负担的医疗应用中FL技术的当前和未来。它还审查并讨论了当前的研究趋势及其设计可靠和可扩展模型的结果。我们概述了FL将军的统计问题，设备挑战，安全性，隐私问题及其在医疗领域的潜力。此外，我们的研究还集中在医疗应用上，我们重点介绍了全球癌症的负担以及有效利用FL来开发计算机辅助诊断工具来解决这些诊断工具。我们希望这篇评论是一个检查站，以彻底的方式阐明现有的最新最新作品，并为该领域提供开放的问题和未来的研究指示。

联合学习（FL）可以在不共享参与网站的数据的情况下协作学习深层学习模型。在医学图像分析中的FL相对较新，可开放增强功能。在这项研究中，我们提出了一种新的联邦学习方法，用于培训更广泛的模型。所提出的方法利用了客户选择中的随机性，也利用了联合平均过程。我们将FedDropOutvg与FL情景中的几种算法进行比较，用于现实世界多站点组织病理学图像分类任务。我们展示了通过FEDDROPOUDAVG，最终模型可以比其他FL方法更好地实现性能，并且更接近经典的深度学习模型，需要为集中培训共享所有数据。我们在大型数据集上测试训练有素的模型，由21个不同中心组成的120万像素瓷砖。为了评估所提出的方法的泛化能力，我们使用来自FL中的中心的中心的RET-OUT测试集，并且来自其他独立中心的看不见的数据，其数据未在联邦培训中使用。我们表明，拟议的方法比其他最先进的联邦培训方法更广泛。据我们所知，我们的是第一个在医学图像分析任务的联合设置中使用随机客户端和本地模型参数选择过程的研究。

自从联合学习（FL）被引入具有隐私保护的分散学习技术以来，分布式数据的统计异质性是实现FL应用中实现稳健性能和稳定收敛性的主要障碍。已经研究了模型个性化方法来克服这个问题。但是，现有的方法主要是在完全标记的数据的先决条件下，这在实践中是不现实的，由于需要专业知识。由部分标记的条件引起的主要问题是，标记数据不足的客户可能会遭受不公平的性能增益，因为他们缺乏足够的本地分销见解来自定义全球模型。为了解决这个问题，1）我们提出了一个新型的个性化的半监督学习范式，该范式允许部分标记或未标记的客户寻求与数据相关的客户（助手代理）的标签辅助，从而增强他们对本地数据的认识； 2）基于此范式，我们设计了一个基于不确定性的数据关系度量，以确保选定的帮助者可以提供值得信赖的伪标签，而不是误导当地培训； 3）为了减轻助手搜索引入的网络过载，我们进一步开发了助手选择协议，以实现有效的绩效牺牲的有效沟通。实验表明，与其他具有部分标记数据的相关作品相比，我们提出的方法可以获得卓越的性能和更稳定的收敛性，尤其是在高度异质的环境中。

U-shaped networks are widely used in various medical image tasks, such as segmentation, restoration and reconstruction, but most of them usually rely on centralized learning and thus ignore privacy issues. To address the privacy concerns, federated learning (FL) and split learning (SL) have attracted increasing attention. However, it is hard for both FL and SL to balance the local computational cost, model privacy and parallel training simultaneously. To achieve this goal, in this paper, we propose Robust Split Federated Learning (RoS-FL) for U-shaped medical image networks, which is a novel hybrid learning paradigm of FL and SL. Previous works cannot preserve the data privacy, including the input, model parameters, label and output simultaneously. To effectively deal with all of them, we design a novel splitting method for U-shaped medical image networks, which splits the network into three parts hosted by different parties. Besides, the distributed learning methods usually suffer from a drift between local and global models caused by data heterogeneity. Based on this consideration, we propose a dynamic weight correction strategy (\textbf{DWCS}) to stabilize the training process and avoid model drift. Specifically, a weight correction loss is designed to quantify the drift between the models from two adjacent communication rounds. By minimizing this loss, a correction model is obtained. Then we treat the weighted sum of correction model and final round models as the result. The effectiveness of the proposed RoS-FL is supported by extensive experimental results on different tasks. Related codes will be released at https://github.com/Zi-YuanYang/RoS-FL.

联合学习（FL）是一种分布式机器学习技术，可以在避免明确的数据共享的同时进行协作模型培训。 FL算法的固有保护属性使其对医疗领域特别有吸引力。但是，如果有异质的客户数据分布，则标准FL方法是不稳定的，需要密集的超参数调整以实现最佳性能。常规的超参数优化算法在现实世界中的FL应用中是不切实际的，因为它们涉及大量的培训试验，而计算预算有限，这些试验通常是不起作用的。在这项工作中，我们提出了一种有效的增强学习（RL）的联合次数超参数优化算法，称为自动FEDRL，其中在线RL代理可以根据当前的培训进度动态调整每个客户的超参数。进行了广泛的实验以研究不同的搜索策略和RL代理。该方法的有效性在CIFAR-10数据集的异质数据分配以及两个现实世界中的医学图像分割数据集上进行了验证，用于胸部CT中的COVID-19变病变分段，腹部CT中的胰腺细分。

有监督的深度学习需要大量标记的数据才能实现高性能。但是，在医学成像分析中，每个站点可能只有有限的数据和标签，这使得学习无效。联合学习（FL）可以从分散数据中学习共享模型。但是传统的FL需要全标签的数据进行培训，这非常昂贵。自我监督的对比学习（CL）可以从未标记的数据中学习进行预训练，然后进行微调，以有限的注释。但是，在FL中采用CL时，每个站点上的数据多样性有限，使联合对比度学习（FCL）无效。在这项工作中，我们提出了两个联合自制的学习框架，用于体积医学图像分割，并有限注释。第一个具有高精度，并适合高性能服务器，并具有高速连接。第二个具有较低的通信成本，适用于移动设备。在第一个框架中，在FCL期间交换了功能，以向每个站点提供各种对比度数据，以使本地CL保持原始数据的私密性。全局结构匹配将不同站点之间的统一特征空间保持一致。在第二个框架中，为了降低功能交换的通信成本，我们提出了一种优化的方法FCLOPT，该方法不依赖于负样本。为了减少模型下载的通信，我们提出了预测目标网络参数的预测目标网络更新（PTNU）。基于PTNU，我们建议距离预测（DP）以删除目标网络的大多数上传。在心脏MRI数据集上的实验表明，与最先进的技术相比，提出的两个框架显着改善了分割和泛化性能。

通信技术和互联网的最新进展与人工智能（AI）启用了智能医疗保健。传统上，由于现代医疗保健网络的高性性和日益增长的数据隐私问题，AI技术需要集中式数据收集和处理，这可能在现实的医疗环境中可能是不可行的。作为一个新兴的分布式协作AI范例，通过协调多个客户（例如，医院）来执行AI培训而不共享原始数据，对智能医疗保健特别有吸引力。因此，我们对智能医疗保健的使用提供了全面的调查。首先，我们在智能医疗保健中展示了近期进程，动机和使用FL的要求。然后讨论了近期智能医疗保健的FL设计，从资源感知FL，安全和隐私感知到激励FL和个性化FL。随后，我们对关键医疗领域的FL新兴应用提供了最先进的综述，包括健康数据管理，远程健康监测，医学成像和Covid-19检测。分析了几个最近基于智能医疗保健项目，并突出了从调查中学到的关键经验教训。最后，我们讨论了智能医疗保健未来研究的有趣研究挑战和可能的指示。

联邦学习（FL）是利用属于患者，人，公司或行业的敏感数据的合适解决方案，这些数据在刚性隐私约束下工作的难题。 FL主要或部分地支持数据隐私和安全问题，并提供促进促进多个边缘设备或组织的模型问题的替代方案，以使用许多本地数据培训全局模型而不具有它们。由其分布式自然引起的FL的非IID数据具有显着的性能下降和稳定性偏斜。本文介绍了一种新颖的方法，通过增强图像动态平衡客户端的数据分布，以解决FL的非IID数据问题。介绍的方法非常稳定模型培训，并将模型的测试精度从83.22％提高到89.43％，对于高度IID FL设定中的胸部X射线图像的多胸疾病检测。 IID，非IID和非IID的结果，联合培训表明，该方法可能有助于鼓励组织或研究人员开发更好的系统，以获得与数据隐私的数据的价值不仅适用于医疗保健，而且领域。

联邦学习对分布式数据利用率和隐私保护表达了极大的潜力。大多数现有的联合学习方法侧重于监督设置，这意味着存储在每个客户端中的所有数据都有标签。但是，在现实世界应用中，客户数据无法完全标记。因此，如何利用未标记的数据应该是联邦学习的新挑战。虽然一些研究正在试图克服这一挑战，但它们可能会遭受信息泄漏或误导性信息使用问题。为了解决这些问题，在本文中，我们提出了一种名为Fedtrinet的新型联合半监督学习方法，该方法由两个学习阶段组成。在第一阶段，我们使用带有FADVG的标记数据预先列教Fedtrinet。在第二阶段，我们的目标是使大部分未标记的数据来帮助模型学习。特别是，我们建议使用三个网络和动态质量控制机制来为未标记数据产生高质量的伪标签，该数据被添加到训练集中。最后，Fedtrinet使用新的训练设置来重新培训模型。在三个公共数据集上的实验结果表明，提出的Fedtrinet在IID和非IID设置下优于最先进的基线。

使用联合学习（FL）协作培训模型的多个医疗机构已成为最大化数据驱动模型的潜力的有希望的解决方案，但医学图像中的非独立性和相同分布的（非IID）数据仍然是一个突出的挑战在真实的练习中。由不同扫描仪或协议引起的特征异质性在本地（客户端）和全局（服务器）优化中引入了学习过程中的漂移，这损害了收敛以及模型性能。许多以前的作品已经尝试通过在本地或全球范围内解决漂移来解决非IID问题，但如何共同解决两个基本耦合的漂移仍然不清楚。在这项工作中，我们专注于处理本地和全球漂移，并介绍一个名为HARMOFL的新协调框架。首先，我们建议通过将变换到频域的图像的幅度归一化以模仿统一的成像设置来减轻本地更新漂移，以便在跨本地客户端生成统一的特征空间。其次，基于谐波功能，我们设计了引导每个本地模型的客户重量扰动，以达到平坦的最佳状态，其中局部最佳解决方案的邻域面积具有均匀低损耗。如果没有任何额外的沟通成本，则扰动协助全局模型通过聚合几个局部平面OptimA来优化融合的最佳解决方案。理论上，我们已经分析了所提出的方法和经验上对三种医学图像分类和分割任务进行了广泛的实验，表明HARMOFL优于一系列具有有前途的收敛行为的最近最先进的方法。

典型的机器学习方法需要集中数据进行模型培训，这可能是由于例如隐私和梯度保护的数据共享的限制。最近提出的联合学习（FL）框架允许在没有集中的数据或数据所有者之间共享数据，允许在没有数据共享的数据中学习共享模型。然而，我们在本文中展示了联合模型的泛化能力在非独立和非相同分布（非IID）数据上差，特别是当由于重量分歧现象而使用联邦平均（FEDAVG）策略时。我们提出了一种新颖的促进算法，用于解决这种概括问题，以及在基于梯度的优化中实现了更快的收敛速率。此外，还引入了使用同型加密（HE）和差异隐私（DP）的安全渐变共享协议来防御梯度泄漏攻击。我们展示了所提出的联邦升压（FedBoost）方法在使用公共基准测试中对文本识别任务的预测准确性和运行时间效率实现了显着提高。

Recent advancements in deep learning methods bring computer-assistance a step closer to fulfilling promises of safer surgical procedures. However, the generalizability of such methods is often dependent on training on diverse datasets from multiple medical institutions, which is a restrictive requirement considering the sensitive nature of medical data. Recently proposed collaborative learning methods such as Federated Learning (FL) allow for training on remote datasets without the need to explicitly share data. Even so, data annotation still represents a bottleneck, particularly in medicine and surgery where clinical expertise is often required. With these constraints in mind, we propose FedCy, a federated semi-supervised learning (FSSL) method that combines FL and self-supervised learning to exploit a decentralized dataset of both labeled and unlabeled videos, thereby improving performance on the task of surgical phase recognition. By leveraging temporal patterns in the labeled data, FedCy helps guide unsupervised training on unlabeled data towards learning task-specific features for phase recognition. We demonstrate significant performance gains over state-of-the-art FSSL methods on the task of automatic recognition of surgical phases using a newly collected multi-institutional dataset of laparoscopic cholecystectomy videos. Furthermore, we demonstrate that our approach also learns more generalizable features when tested on data from an unseen domain.

联合学习，该学习，跨越客户的神经网络的重量，在医疗领域中获得了注意力，因为它可以在维护数据隐私的同时对分散数据的大型语料库进行培训。例如，这使得Covid-19对胸部X射线（CXR）图像进行Covid-19诊断的神经网络训练，而不会在多家医院收集患者CXR数据。遗憾的是，如果采用高度富有富有富有富有富有富有富有富有富有富有富有富有富有富有富有富有富有富有效率的网络架构，权重的交换会很快消耗网络带宽。所谓的分流学习通过将神经网络划分为客户端和服务器部分来部分解决此问题，使得网络的客户端占用较少的广泛计算资源和带宽。但是，目前尚不清楚如何在不牺牲整体网络性能的情况下找到最佳分裂。为了合并这些方法，从而最大限度地提高了它们的不同优势，这里我们表明视觉变压器，最近开发的具有直接可分解配置的深度学习架构，理想地适合分裂学习而不会牺牲性能。即使在使用来自多个来源的CXR数据集之间模拟医院之间实际协作的非独立性和相同的数据分布，也能够实现与数据集中培训相当的性能。此外，提出的框架以及异构多任务客户端还改善了包括Covid-19诊断的单独任务性能，消除了与无数参数共享大权重的需求。我们的业绩肯定了变压器在医学成像中的协作学习的适用性，并为未来的现实界限铺平了前进的方式。

计算机断层扫描（CT）在临床实践中非常重要，因为它强大的能力在没有任何侵入性检查的情况下提供患者的解剖信息，但其潜在的辐射风险引起了人们的关注。基于深度学习的方法在CT重建中被认为是有希望的，但是这些网络模型通常是通过从特定扫描协议获得的测量数据进行训练的，并且需要集中收集大量数据，这将导致严重的数据域移动，并引起隐私问题。 。为了缓解这些问题，在本文中，我们提出了一种基于超网络的联合学习方法，用于个性化CT成像，称为超fed。超fed的基本假设是，每个机构的优化问题可以分为两个部分：本地数据适应问题和全局CT成像问题，这些问题分别由机构特定的超网络和全球共享成像网络实现。全球共享成像网络的目的是从不同机构学习稳定而有效的共同特征。特定于机构的超网络经过精心设计，以获取超参数，以调节用于个性化本地CT重建的全球共享成像网络。实验表明，与其他几种最先进的方法相比，超档在CT重建中实现了竞争性能。它被认为是提高CT成像质量并达到没有隐私数据共享的不同机构或扫描仪的个性化需求的有希望的方向。这些代码将在https://github.com/zi-yuanyang/hyperfed上发布。

跨不同边缘设备（客户）局部数据的分布不均匀，导致模型训练缓慢，并降低了联合学习的准确性。幼稚的联合学习（FL）策略和大多数替代解决方案试图通过加权跨客户的深度学习模型来实现更多公平。这项工作介绍了在现实世界数据集中遇到的一种新颖的非IID类型，即集群键，其中客户组具有具有相似分布的本地数据，从而导致全局模型收敛到过度拟合的解决方案。为了处理非IID数据，尤其是群集串数据的数据，我们提出了FedDrl，这是一种新型的FL模型，它采用了深厚的强化学习来适应每个客户的影响因素（将用作聚合过程中的权重）。在一组联合数据集上进行了广泛的实验证实，拟议的FEDDR可以根据CIFAR-100数据集的平均平均为FedAvg和FedProx方法提高了有利的改进，例如，高达4.05％和2.17％。

空中接入网络已被识别为各种事物互联网（物联网）服务和应用程序的重要驾驶员。特别是，以无人机互联网为中心的空中计算网络基础设施已经掀起了自动图像识别的新革命。这种新兴技术依赖于共享地面真理标记的无人机（UAV）群之间的数据，以培训高质量的自动图像识别模型。但是，这种方法将带来数据隐私和数据可用性挑战。为了解决这些问题，我们首先向一个半监督的联邦学习（SSFL）框架提供隐私保留的UAV图像识别。具体而言，我们提出了模型参数混合策略，以改善两个现实场景下的FL和半监督学习方法的天真组合（标签 - 客户端和标签 - 服务器），其被称为联合混合（FEDMIX）。此外，在不同环境中使用不同的相机模块，在不同环境中使用不同的相机模块，在不同的相机模块，即统计异质性，存在显着差异。为了减轻统计异质性问题，我们提出了基于客户参与训练的频率的聚合规则，即FedFReq聚合规则，可以根据其频率调整相应的本地模型的权重。数值结果表明，我们提出的方法的性能明显优于当前基线的性能，并且对不同的非IID等级的客户数据具有强大。

联合学习（FL）可用于通过使多个机构协作，改善磁共振（MR）图像重建的数据隐私和效率，而无需聚合本地数据。然而，由不同MR成像协议引起的域移位可以显着降低FL模型的性能。最近的流程倾向于通过增强全局模型的概括来解决这一点，但它们忽略了特定于域的特征，这可能包含有关设备属性的重要信息，并且对本地重建有用。在本文中，我们提出了一种针对MR图像重建（FEDMRI）的特异性保存流算法。核心思想是将MR重建模型划分为两个部分：全局共享编码器，以在全局级别获取概括的表示，以及客户特定的解码器，以保留每个客户端的特定于域的属性，这对于协作很重要当客户具有独特的分发时重建。此外，为了进一步提高全局共享编码器的收敛，当存在域移位时，引入加权对比正规化以在优化期间直接校正客户端和服务器之间的任何偏差。广泛的实验表明，我们的Fedmri的重建结果是最接近多机构数据的地面真理，并且它优于最先进的FL方法。

图表卷积神经网络（GCNS）广泛用于图形分析。具体地，在医学应用中，GCNS可用于群体图中的疾病预测，其中曲线图节点代表个体，边缘代表个体相似度。然而，GCNS依赖于大量数据，这是对单一医学机构收集的具有挑战性。此外，大多数医疗机构继续面临的危急挑战是用不完全的数据信息分离地解决疾病预测。为了解决这些问题，联合学习（FL）允许隔离本地机构协作，没有数据共享的全局模型。在这项工作中，我们提出了一个框架FEDNI，通过FL释放网络染色和机构间数据。具体地，我们首先使用图形生成的对冲网络（GaN）联接捕获缺少节点和边缘预测器来完成本地网络的缺失信息。然后我们使用联合图形学习平台跨过机构训练全局GCN节点分类器。新颖的设计使我们能够通过利用联合学习和图表学习方法来构建更准确的机器学习模型。我们证明，我们的联邦模式优于本地和基线流动方法，在两个公共神经影像数据集中具有显着的边缘。