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    title: Towards fair decentralized benchmarking of healthcare AI algorithms with the Federated Tumor Segmentation (FeTS) challenge
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  abstract: Computational competitions are the standard for benchmarking medical image analysis algorithms, but they typically use small curated test datasets acquired at a few centers, leaving a gap to the reality of diverse multicentric patient data. To this end, the Federated Tumor Segmentation (FeTS) Challenge represents the paradigm for real-world algorithmic performance evaluation. The FeTS challenge is a competition to benchmark (i) federated learning aggregation algorithms and (ii) state-of-the-art segmentation algorithms, across multiple international sites. Weight aggregation and client selection techniques were compared using a multicentric brain tumor dataset in realistic federated learning simulations, yielding benefits for adaptive weight aggregation, and efficiency gains through client sampling. Quantitative performance evaluation of state-of-the-art segmentation algorithms on data distributed internationally across 32 institutions yielded good generalization on average, albeit the worst-case performance revealed data-specific modes of failure. Similar multi-site setups can help validate the real-world utility of healthcare AI algorithms in the future.
  note: Maximilian Zenk, Ujjwal Baid, Sarthak Pati, Akis Linardos, Brandon Edwards, Micah Sheller, Patrick Foley, Alejandro Aristizabal, David Zimmerer, Alexey Gruzdev, Jason Martin, Russell T. Shinohara, Annika Reinke, Fabian Isensee, Santhosh Parampottupadam, Kaushal Parekh, Ralf Floca, Hasan Kassem, Bhakti Baheti, Siddhesh Thakur, Verena Chung, Kaisar Kushibar, Karim Lekadir, Meirui Jiang, Youtan Yin, Hongzheng Yang, Quande Liu, Cheng Chen, Qi Dou, Pheng-Ann Heng, Xiaofan Zhang, Shaoting Zhang, Muhammad Irfan Khan, Mohammad Ayyaz Azeem, Mojtaba Jafaritadi, Esa Alhoniemi, Elina Kontio, Suleiman A. Khan, Leon Mächler, Ivan Ezhov, Florian Kofler, Suprosanna Shit, Johannes C. Paetzold, Timo Loehr, Benedikt Wiestler, Himashi Peiris, Kamlesh Pawar, Shenjun Zhong, Zhaolin Chen, Munawar Hayat, Gary Egan, Mehrtash Harandi, Ece Isik Polat, Gorkem Polat, Altan Kocyigit, Alptekin Temizel, Anup Tuladhar, Lakshay Tyagi, Raissa Souza, Nils D. Forkert, Pauline Mouches, Matthias Wilms, Vishruth Shambhat, Akansh Maurya, Shubham Subhas Danannavar, Rohit Kalla, Vikas Kumar Anand, Ganapathy Krishnamurthi, Sahil Nalawade, Chandan Ganesh, Ben Wagner, Divya Reddy, Yudhajit Das, Fang F. Yu, Baowei Fei, Ananth J. Madhuranthakam, Joseph Maldjian, Gaurav Singh, Jianxun Ren, Wei Zhang, Ning An, Qingyu Hu, Youjia Zhang, Ying Zhou, Vasilis Siomos, Giacomo Tarroni, Jonathan Passerrat-Palmbach, Ambrish Rawat, Giulio Zizzo, Swanand Ravindra Kadhe, Jonathan P. Epperlein, Stefano Braghin, Yuan Wang, Renuga Kanagavelu, Qingsong Wei, Yechao Yang, Yong Liu, Krzysztof Kotowski, Szymon Adamski, Bartosz Machura, Wojciech Malara, Lukasz Zarudzki, Jakub Nalepa, Yaying Shi, Hongjian Gao, Salman Avestimehr, Yonghong Yan, Agus S. Akbar, Ekaterina Kondrateva, Hua Yang, Zhaopei Li, Hung-Yu Wu, Johannes Roth, Camillo Saueressig, Alexandre Milesi, Quoc D. Nguyen, Nathan J. Gruenhagen, Tsung-Ming Huang, Jun Ma, Har Shwinder H. Singh, Nai-Yu Pan, Dingwen Zhang, Ramy A. Zeineldin, Michal Futrega, Yading Yuan, Gian Marco Co…
  note: Gesehen am 04.12.2025
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