目的:采用深度学习方法,通过人在回路的方式进行迭代式标注-训练,建立垂体分割模型,实现垂体体积人工智能(AI)测量。方法:将1285例颅脑3D T 1WI图像按5~15岁、16~25岁、26~50岁、51~70岁年龄段分组,每个年龄组随机选择80例,分成4批次进...目的:采用深度学习方法,通过人在回路的方式进行迭代式标注-训练,建立垂体分割模型,实现垂体体积人工智能(AI)测量。方法:将1285例颅脑3D T 1WI图像按5~15岁、16~25岁、26~50岁、51~70岁年龄段分组,每个年龄组随机选择80例,分成4批次进行试验。初始每组选择3例图像进行人工预标注神经垂体和腺垂体,输入计算机进行学习,获取初始模型。应用模型对一批数据进行分割,获得分割后的神经垂体、腺垂体与垂体总体积数据,将分割结果进行人工校准,获得校准后相对应的体积数据作为金标准。用前一组校准后的分割图像进行计算机迭代式学习优化模型,再用优化后模型对新一组图像分割与校准,重复上述过程,最终将校准前后差异没有统计学意义的数据认定深度学习建模成功。数据采用配对t检验、Dice和Spearman相关性分析进行统计。结果:从第2批次开始,除5~15岁年龄段外,其它年龄段神经垂体体积在校准前后的差异没有统计学意义,腺垂体与垂体总体积的差异有统计学意义(P<0.05)。第4批次,各年龄段神经垂体、腺垂体与垂体总体积在校准前后的差异均无统计学意义(P=0.137~0.928),Dice值大于0.941,Spearman相关系数大于0.969。结论:通过迭代式训练进行深度学习建模可构建垂体分割模型,实现垂体体积AI自动测量。展开更多
文摘纵向联邦学习(vertical federated learning,VFL)常用于高风险场景中的跨领域数据共享,用户需要理解并信任模型决策以推动模型应用。现有研究主要关注VFL中可解释性与隐私之间的权衡,未充分满足用户对模型建立信任及调优的需求。为此,提出了一种基于人在回路(human-in-the-loop,HITL)的纵向联邦学习解释方法(explainable vertical federated learning based on human-in-the-loop,XVFL-HITL),通过构建分布式HITL结构将用户反馈纳入VFL的基于Shapley值的解释方法中,利用各参与方的知识校正训练数据来提高模型性能。进一步,考虑到隐私问题,基于Shapley值的可加性原理,将非当前参与方的特征贡献值整合为一个整体展示,从而有效保护了各参与方的特征隐私。实验结果表明,在基准数据上,XVFL-HITL的解释结果具有有效性,并保护了用户的特征隐私;同时,XVFL-HITL对比VFL-Random和直接使用SHAP的VFL-Shapley进行特征选择的方法,模型准确率分别提高了约14%和11%。
文摘目的:采用深度学习方法,通过人在回路的方式进行迭代式标注-训练,建立垂体分割模型,实现垂体体积人工智能(AI)测量。方法:将1285例颅脑3D T 1WI图像按5~15岁、16~25岁、26~50岁、51~70岁年龄段分组,每个年龄组随机选择80例,分成4批次进行试验。初始每组选择3例图像进行人工预标注神经垂体和腺垂体,输入计算机进行学习,获取初始模型。应用模型对一批数据进行分割,获得分割后的神经垂体、腺垂体与垂体总体积数据,将分割结果进行人工校准,获得校准后相对应的体积数据作为金标准。用前一组校准后的分割图像进行计算机迭代式学习优化模型,再用优化后模型对新一组图像分割与校准,重复上述过程,最终将校准前后差异没有统计学意义的数据认定深度学习建模成功。数据采用配对t检验、Dice和Spearman相关性分析进行统计。结果:从第2批次开始,除5~15岁年龄段外,其它年龄段神经垂体体积在校准前后的差异没有统计学意义,腺垂体与垂体总体积的差异有统计学意义(P<0.05)。第4批次,各年龄段神经垂体、腺垂体与垂体总体积在校准前后的差异均无统计学意义(P=0.137~0.928),Dice值大于0.941,Spearman相关系数大于0.969。结论:通过迭代式训练进行深度学习建模可构建垂体分割模型,实现垂体体积AI自动测量。
