Journal Article

DKFZ-2022-02993

http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png Federated learning enables big data for rare cancer boundary detection.

Pati, S. ; Baid, U. ; Edwards, B. ; Sheller, M. ; Wang, S.-H. ; Reina, G. A. ; Foley, P. ; Gruzdev, A. ; Karkada, D. ; Davatzikos, C. ; Sako, C. ; Ghodasara, S. ; Bilello, M. ; Mohan, S. ; Vollmuth, P. ; Brugnara, G. ; Preetha, C. J. ; Sahm, F.DKFZ* ; Maier-Hein, K.DKFZ* ; Zenk, M.DKFZ* ; Bendszus, M. ; Wick, W.DKFZ* ; Calabrese, E. ; Rudie, J. ; Villanueva-Meyer, J. ; Cha, S. ; Ingalhalikar, M. ; Jadhav, M. ; Pandey, U. ; Saini, J. ; Garrett, J. ; Larson, M. ; Jeraj, R. ; Currie, S. ; Frood, R. ; Fatania, K. ; Huang, R. Y. ; Chang, K. ; Quintero, C. B. ; Capellades, J. ; Puig, J. ; Trenkler, J. ; Pichler, J. ; Necker, G. ; Haunschmidt, A. ; Meckel, S. ; Shukla, G. ; Liem, S. ; Alexander, G. S. ; Lombardo, J. ; Palmer, J. D. ; Flanders, A. E. ; Dicker, A. P. ; Sair, H. I. ; Jones, C. K. ; Venkataraman, A. ; Jiang, M. ; So, T. Y. ; Chen, C. ; Heng, P. A. ; Dou, Q. ; Kozubek, M. ; Lux, F. ; Michálek, J. ; Matula, P. ; Keřkovský, M. ; Kopřivová, T. ; Dostál, M. ; Vybíhal, V. ; Vogelbaum, M. A. ; Mitchell, J. R. ; Farinhas, J. ; Maldjian, J. A. ; Yogananda, C. G. B. ; Pinho, M. C. ; Reddy, D. ; Holcomb, J. ; Wagner, B. C. ; Ellingson, B. M. ; Cloughesy, T. F. ; Raymond, C. ; Oughourlian, T. ; Hagiwara, A. ; Wang, C. ; To, M.-S. ; Bhardwaj, S. ; Chong, C. ; Agzarian, M. ; Falcão, A. X. ; Martins, S. B. ; Teixeira, B. C. A. ; Sprenger, F. ; Menotti, D. ; Lucio, D. R. ; LaMontagne, P. ; Marcus, D. ; Wiestler, B. ; Kofler, F. ; Ezhov, I. ; Metz, M. ; Jain, R. ; Lee, M. ; Lui, Y. W. ; McKinley, R. ; Slotboom, J. ; Radojewski, P. ; Meier, R. ; Wiest, R. ; Murcia, D. ; Fu, E. ; Haas, R. ; Thompson, J. ; Ormond, D. R. ; Badve, C. ; Sloan, A. E. ; Vadmal, V. ; Waite, K. ; Colen, R. R. ; Pei, L. ; Ak, M. ; Srinivasan, A. ; Bapuraj, J. R. ; Rao, A. ; Wang, N. ; Yoshiaki, O. ; Moritani, T. ; Turk, S. ; Lee, J. ; Prabhudesai, S. ; Morón, F. ; Mandel, J. ; Kamnitsas, K. ; Glocker, B. ; Dixon, L. V. M. ; Williams, M. ; Zampakis, P. ; Panagiotopoulos, V. ; Tsiganos, P. ; Alexiou, S. ; Haliassos, I. ; Zacharaki, E. I. ; Moustakas, K. ; Kalogeropoulou, C. ; Kardamakis, D. M. ; Choi, Y. S. ; Lee, S.-K. ; Chang, J. H. ; Ahn, S. S. ; Luo, B. ; Poisson, L. ; Wen, N. ; Tiwari, P. ; Verma, R. ; Bareja, R. ; Yadav, I. ; Chen, J. ; Kumar, N. ; Smits, M. ; van der Voort, S. R. ; Alafandi, A. ; Incekara, F. ; Wijnenga, M. M. J. ; Kapsas, G. ; Gahrmann, R. ; Schouten, J. W. ; Dubbink, H. J. ; Vincent, A. J. P. E. ; van den Bent, M. J. ; French, P. J. ; Klein, S. ; Yuan, Y. ; Sharma, S. ; Tseng, T.-C. ; Adabi, S. ; Niclou, S. P. ; Keunen, O. ; Hau, A.-C. ; Vallières, M. ; Fortin, D. ; Lepage, M. ; Landman, B. ; Ramadass, K. ; Xu, K. ; Chotai, S. ; Chambless, L. B. ; Mistry, A. ; Thompson, R. C. ; Gusev, Y. ; Bhuvaneshwar, K. ; Sayah, A. ; Bencheqroun, C. ; Belouali, A. ; Madhavan, S. ; Booth, T. C. ; Chelliah, A. ; Modat, M. ; Shuaib, H. ; Dragos, C. ; Abayazeed, A. ; Kolodziej, K. ; Hill, M. ; Abbassy, A. ; Gamal, S. ; Mekhaimar, M. ; Qayati, M. ; Reyes, M. ; Park, J. E. ; Yun, J. ; Kim, H. S. ; Mahajan, A. ; Muzi, M. ; Benson, S. ; Beets-Tan, R. G. H. ; Teuwen, J. ; Herrera-Trujillo, A. ; Trujillo, M. ; Escobar, W. ; Abello, A. ; Bernal, J. ; Gómez, J. ; Choi, J. ; Baek, S. ; Kim, Y. ; Ismael, H. ; Allen, B. ; Buatti, J. M. ; Kotrotsou, A. ; Li, H. ; Weiss, T. ; Weller, M. ; Bink, A. ; Pouymayou, B. ; Shaykh, H. F. ; Saltz, J. ; Prasanna, P. ; Shrestha, S. ; Mani, K. M. ; Payne, D. ; Kurc, T. ; Pelaez, E. ; Franco-Maldonado, H. ; Loayza, F. ; Quevedo, S. ; Guevara, P. ; Torche, E. ; Mendoza, C. ; Vera, F. ; Ríos, E. ; López, E. ; Velastin, S. A. ; Ogbole, G. ; Soneye, M. ; Oyekunle, D. ; Odafe-Oyibotha, O. ; Osobu, B. ; Shu'aibu, M. ; Dorcas, A. ; Dako, F. ; Simpson, A. L. ; Hamghalam, M. ; Peoples, J. J. ; Hu, R. ; Tran, A. ; Cutler, D. ; Moraes, F. Y. ; Boss, M. A. ; Gimpel, J. ; Veettil, D. K. ; Schmidt, K. ; Bialecki, B. ; Marella, S. ; Price, C. ; Cimino, L. ; Apgar, C. ; Shah, P. ; Menze, B. ; Barnholtz-Sloan, J. S. ; Martin, J. ; Bakas, S.

2022
Nature Publishing Group UK [London]

This record in other databases:  

Please use a persistent id in citations: doi:10.1038/s41467-022-33407-5

Abstract: Although machine learning (ML) has shown promise across disciplines, out-of-sample generalizability is concerning. This is currently addressed by sharing multi-site data, but such centralization is challenging/infeasible to scale due to various limitations. Federated ML (FL) provides an alternative paradigm for accurate and generalizable ML, by only sharing numerical model updates. Here we present the largest FL study to-date, involving data from 71 sites across 6 continents, to generate an automatic tumor boundary detector for the rare disease of glioblastoma, reporting the largest such dataset in the literature (n = 6, 314). We demonstrate a 33% delineation improvement for the surgically targetable tumor, and 23% for the complete tumor extent, over a publicly trained model. We anticipate our study to: 1) enable more healthcare studies informed by large diverse data, ensuring meaningful results for rare diseases and underrepresented populations, 2) facilitate further analyses for glioblastoma by releasing our consensus model, and 3) demonstrate the FL effectiveness at such scale and task-complexity as a paradigm shift for multi-site collaborations, alleviating the need for data-sharing.

---

Contributing Institute(s):

1. KKE Neuropathologie (B300)
2. DKTK HD zentral (HD01)
3. E230 Medizinische Bildverarbeitung (E230)
4. KKE Neuroonkologie (B320)

Research Program(s):

1. 315 - Bildgebung und Radioonkologie (POF4-315) (POF4-315)

Appears in the scientific report 2022

---

Database coverage:
; ; ; Article Processing Charges ; BIOSIS Previews ; Biological Abstracts ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Agriculture, Biology and Environmental Sciences ; Current Contents - Life Sciences ; Current Contents - Physical, Chemical and Earth Sciences ; DOAJ Seal ; Essential Science Indicators ; Fees ; IF >= 15 ; JCR ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection ; Zoological Record

---