QFedPolyp: Apprendimento Federato per la Segmentazione dei Polipi

QFedPolyp è un framework efficiente per l'apprendimento federato finalizzato alla segmentazione collaborativa dei polipi, con particolare attenzione alla comunicazione e all'inferenza efficaci. Integra l'addestramento consapevole della quantizzazione con scambi di modelli a bassa precisione per ridurre al minimo i costi di comunicazione, garantendo al contempo la privacy. Gli ospedali eseguono l'addestramento locale di una U-Net leggera utilizzando i propri set di dati privati, simulando la quantizzazione durante tutto il processo di addestramento. I parametri del modello quantizzato vengono quindi inviati a un server centrale per l'aggregazione tramite Federated Averaging. La valutazione utilizza set di dati tra cui Kvasir-SEG, CVC-ClinicVideoDB, PolypGen e BKAI-IGH NeoPolyp.