arXiv:2510.24776v1 Announce Type: cross 
Abstract: Secure and reliable medical image classification is crucial for effective patient treatment, but centralized models face challenges due to data and privacy concerns. Federated Learning (FL) enables privacy-preserving collaborations but struggles with heterogeneous, non-IID data and high communication costs, especially in large networks. We propose \textbf{CFL-SparseMed}, an FL approach that uses Top-k Sparsification to reduce communication overhead by transmitting only the top k gradients. This unified solution effectively addresses data heterogeneity while maintaining model accuracy. It enhances FL efficiency, preserves privacy, and improves diagnostic accuracy and patient care in non-IID medical imaging settings. The reproducibility source code is available on \href{https://github.com/Aniket2241/APK_contruct}{Github}.

CFL-SparseMed هو نهج مبتكر في التعلم الفيدرالي يعالج تحديات تصنيف الصور الطبية مع ضمان خصوصية البيانات. من خلال استخدام تقنيات التخفيف Top-k، يقلل بشكل كبير من تكاليف الاتصال، مما يسهل التعاون بين مقدمي الرعاية الصحية دون المساس ببيانات المرضى. هذه الابتكار مهم لأنه يعزز كفاءة عمليات التصوير الطبي، مما يؤدي في النهاية إلى نتائج أفضل للمرضى وإدارة أكثر أمانًا للمعلومات الحساسة.

CFL-SparseMed es un enfoque innovador en el aprendizaje federado que aborda los desafíos de la clasificación de imágenes médicas mientras garantiza la privacidad de los datos. Al utilizar la sparsificación Top-k, reduce significativamente los costos de comunicación, facilitando la colaboración entre los proveedores de atención médica sin comprometer los datos de los pacientes. Esta innovación es crucial, ya que mejora la eficiencia de los procesos de imagen médica, lo que lleva a mejores resultados para los pacientes y a un manejo más seguro de la información sensible.

CFL-SparseMed est une approche révolutionnaire dans l'apprentissage fédéré qui répond aux défis de la classification d'images médicales tout en garantissant la confidentialité des données. En utilisant la sparsification Top-k, elle réduit considérablement les coûts de communication, facilitant ainsi la collaboration entre les prestataires de soins de santé sans compromettre les données des patients. Cette innovation est cruciale car elle améliore l'efficacité des processus d'imagerie médicale, conduisant finalement à de meilleurs résultats pour les patients et à une gestion plus sécurisée des informations sensibles.

CFL-SparseMed is a groundbreaking approach in federated learning that addresses the challenges of medical image classification while ensuring data privacy. By utilizing Top-k Sparsification, it significantly reduces communication costs, making it easier for healthcare providers to collaborate without compromising patient data. This innovation is crucial as it enhances the efficiency of medical imaging processes, ultimately leading to better patient outcomes and more secure handling of sensitive information.

CFL-SparseMed: Communication-Efficient Federated Learning for Medical Imaging with Top-k Sparse Updates

arXiv:2601.08614v1 Announce Type: cross 
Abstract: Heterogeneity within data distribution poses a challenge in many modern federated learning tasks. We formalize it as an optimization problem involving a computationally heavy composite under data similarity. By employing different sets of assumptions, we present several approaches to develop communication-efficient methods. An optimal algorithm is proposed for the convex case. The constructed theory is validated through a series of experiments across various problems.

أظهرت دراسة حديثة تحديات التباين في توزيع البيانات ضمن مهام التعلم الفيدرالي كمسألة تحسين، حيث اقترحت عدة طرق فعالة في التواصل وخوارزمية مثالية للحالة المحدبة. وقد تم التحقق من النظرية من خلال سلسلة من التجارب عبر مشاكل متنوعة.

Un estudio reciente ha formalizado los desafíos que plantea la heterogeneidad en la distribución de datos dentro de las tareas de aprendizaje federado como un problema de optimización, proponiendo varios métodos de comunicación eficientes y un algoritmo óptimo para el caso convexo. La teoría ha sido validada a través de experimentos en varios problemas.

Une étude récente a formalisé les défis posés par l'hétérogénéité dans la distribution des données au sein des tâches d'apprentissage fédéré en tant que problème d'optimisation, proposant plusieurs méthodes de communication efficaces et un algorithme optimal pour le cas convexe. La théorie a été validée par des expériences sur divers problèmes.

A recent study has formalized the challenges posed by heterogeneity in data distribution within federated learning tasks as an optimization problem, proposing several communication-efficient methods and an optimal algorithm for the convex case. The theory has been validated through experiments across various problems.

CFL-SparseMed: Communication-Efficient Federated Learning for Medical Imaging with Top-k Sparse Updates

Was this article worth reading? Share it

LucidQuery AI

Octofy

MedQuizAI

FastML

Twofold Health

Superset

Ready to build your own newsroom?