Asagiri — Federated Learning for Medical Imaging
Asagiri — Federated Learning for Medical Imaging
A federated-learning framework for medical imaging (chest X-ray, dermoscopy) that trains on local GPUs at each site rather than centralizing data. Uses Flower.ai as orchestrator, Opacus for DP-SGD, and secure aggregation for differential privacy. Internal R&D prototype validated only on public datasets — no external medical-institution agreements are in place.
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Federation topology
Secure aggregation
threshold-k = 6 · shamir 2-of-3
Gaussian mechanism, σ = 1.1, clipping C = 1.0
Training rounds
Per-site accuracy
24,830 samples · local-only validation
18,640 samples · local-only validation
31,205 samples · local-only validation
11,980 samples · local-only validation
Challenge
Medical images face strong constraints under Japan's personal-information and amended Next-Generation Medical Infrastructure laws, making centralized aggregation impractical even for research. Plain FedAvg also diverges under non-IID inter-site distributions, and gradient-reconstruction attacks (DLG) threaten privacy without further hardening.
Solution
We extend Flower.ai's Strategy API with FedProx + FedBN to handle site drift. Clients enforce DP-SGD via Opacus, and the server applies additive secret-sharing secure aggregation — a two-layer defense. Everything is simulated on public datasets (NIH ChestX-ray14, ISIC 2020) split across multiple synthetic clients.
Results
- Aggregated AUC of 0.847 on a 4-client NIH ChestX-ray14 split
- DP-SGD (ε=8, δ=1e-5) limits accuracy drop to 2.1pt
- Secure aggregation drops DLG reconstruction SSIM from 0.62 to 0.08
- 50-round training completes inside 3 hours on a single RTX 4090 sim
Measured Impact
集約 AUC
0.847
NIH sim
DP 精度低下
-2.1pt
ε=8
DLG SSIM
0.08
secure agg
50ラウンド時間
3h
RTX 4090
What it does
学習
FedProx+FedBN
施設間ドリフトを抑えつつ BN 統計をローカル保持。
動的クライアント選択
ラウンドごとに利用可能クライアントを選抜。
プライバシー
DP-SGD
Opacus で勾配ノイズとクリッピングを強制。
セキュア集約
加法的秘密分散でサーバに個別勾配を露出させない。
監査
プライバシー予算
RDP アカウンタで ε 消費をラウンドごとに記録。
攻撃ハーネス
DLG/MI 攻撃を再現し耐性を数値化。
System Layers
Layered architecture showing components, responsibilities, and data flow.
Layer
オーケストレーション
Flower.ai サーバを拡張し FedProx+FedBN 戦略とラウンドごとの監査ログを管理。
Layer
クライアント
各シミュレーションクライアントで DP-SGD を実行。ノイズ量は ε/δ 目標から自動算出。
Layer
プライバシー層
加法的秘密分散と RDP アカウンタで ε 消費を追跡し、予算超過前に学習停止。
Layer
観測・評価
ラウンドごとの AUC / ε / 攻撃再構成品質を可視化する内部ダッシュボード。
How we built it
データセット分割設計
NIH ChestX-ray14 / ISIC 2020 を non-IID に分割する複数パターンを用意。
Deliverables
- 分割スクリプト
- 統計レポート
- ベースライン CNN
Flower 戦略拡張
FedProx+FedBN を Strategy として実装し、収束曲線を記録。
Deliverables
- Strategy 実装
- ユニットテスト
- 収束ログ
プライバシー機構
Opacus と秘密分散を組み合わせ、RDP アカウンタで ε を追跡。
Deliverables
- DP-SGD 設定
- セキュア集約
- プライバシー監査
攻撃耐性評価
DLG と membership inference を実行し、防御有無の差分を計測。
Deliverables
- 攻撃ハーネス
- 耐性レポート
- Grafana ダッシュボード
Delivery Timeline
- Phase 0Done2026-04-24
脅威モデル策定
DLG / membership inference / poisoning の3軸で脅威を整理し対策を設計。
- Phase 1Done2026-04-25
FedProx+FedBN 実装
non-IID 分割に対する収束性を内部シミュレーションで確認。
- Phase 2Planned2026-05
セキュア集約統合
加法的秘密分散プロトコルをサーバに組み込み DLG 耐性を評価。
- Phase 3Planned2026-07
医療機関パイロット打診
公開データセット検証結果をもとに共同研究を打診 (未契約)。
Who built it
Roles
- ML リサーチエンジニア
Tools & Platforms
Backend
Data
Infrastructure
Other
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