モデルプロジェクションを使用したフェデレーテッドラーニングによる多センター疾病診断 背景紹介 医療画像技術の急速な発展に伴い、自動化診断方法の研究は単一センターデータセットで良好な性能を示しています。しかし、これらの方法は実際の応用では他の医療機関のデータに一般化しにくいことが多いです。主な理由は、これらの方法が異なる医療センターのデータを独立同分布（IID）と仮定しているが、実際には異なるセンターが異なるスキャナーや画像パラメータを使用しているため、データ分布が非独立同分布（Non-IID）であることです。さらに、異なるセンターで診断される患者の数や種類にも大きな差があります。したがって、多センターのデータは異質性を持ち、集中化学習（Centralized Learning）では効果的に解...