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联邦学习及其在医学图像分割中的应用最近已成为一个热门的研究课题。这种训练范式存在参与机构本地数据集之间的统计异质性问题，与传统训练相比，会导致收敛速度减慢以及潜在的准确性损失。为了减轻这种影响，联邦个性化应运而生，即每个机构一个模型的联邦优化。我们提出了一种新颖的个性化算法，该算法针对不同机构使用不同扫描仪和采集参数引起的特征变化而量身定制。该方法是第一个考虑机构间和机构内特征变化（单个机构使用多台扫描仪）的方法。它基于在每个中心内计算一系列放射组学特征，捕捉每个 3D 图像体积的整体纹理，然后进行聚类分析，将所有特征向量从本地机构传输到中央服务器。然后，每个计算出的聚类分散数据集（可能包括来自不同机构的数据）用于微调通过经典联邦学习获得的全局模型。我们在联邦脑肿瘤分割 2022 挑战数据集 (FeTS2022) 上验证了我们的方法。我们的代码可在 (https://github.com/MatthisManthe/radiomics_CFFL) 上找到。关键词：联邦学习、联邦个性化、分割、脑肿瘤分割。
全脑放射组学在脑肿瘤分割中的聚类联合个性化
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