14、联邦学习与3D神经元重建：医疗与生物领域的创新探索

联邦学习与3D神经元重建：医疗与生物领域的创新探索

联邦学习在医疗领域的应用与潜力

在医疗领域，发展更具通用性的模型以辅助临床护理是当前的重要目标。更有效且有针对性的患者治疗可能会减少患者前往急诊科和医院的时间，减缓慢性病的进展，并更快地取得更好的治疗效果。这有可能降低医疗系统的成本，从而有助于构建更具可持续性的医疗系统。

医疗活动会产生各种结构的数据，例如医学影像中的图像、临床报告中的文本、医院数据库中的表格数据、医疗服务系统中的患者就诊顺序以及可穿戴设备或重症监护室（ICU）产生的时间序列数据。不同的数据结构需要采用不同的数据处理技术。此外，多模态数据的融合也是构建智能医疗应用的常见解决方案。然而，对现实世界中的复杂数据进行建模是一项实际挑战。虽然文中以图像数据展示了联邦学习（FL）框架，但所讨论的问题和解决方案通常可应用于具有不同数据结构的广泛场景。

联邦学习在医疗领域具有巨大的潜力，它能够在保护个人隐私的同时，实现机构之间医疗信息、知识和专业技能的共享。尽管在数据安全、隐私和异构性方面仍然存在挑战，但这是联邦学习研究的一个活跃领域，并且已经找到了一些解决方案。联邦学习对健康的影响是多方面的，包括促进医疗信息的共享、增加能够产生更通用模型的深度学习算法的应用，以及开发适用于医疗行业以外其他行业的改进方法。基于联邦学习的医疗开放式创新将带来长期的益处，这些益处将在参与者、患者和医疗系统层面得到体现。

3D神经元重建的挑战与需求

3D神经元重建，也称为神经元追踪，是从3D光学显微镜图像堆栈中数字化单个神经元树状形态模型的过程。这是神经元分析领域的关键步骤，因为神经元结构对于定义神经元身份表型、确定神经元功能、观察突触活动以及了解神经元