1. 本研究の学術的背景は何か？
- 医用画像の機械学習は、小さなサンプルサイズ問題という基本的なジレンマに直面することがよくある。
- サイト別に異なる獲得装置/データセットからの複数のドメインデータを結合して統計的パワーを向上させることが提案されているが、個人情報の保護のため、異なるサイトの医療画像を簡単に共有して大規模なデータセットを作成することはできない。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何か？
- 本研究では、異なるサイトからのデータを共有せずに機械学習モデルの共同トレーニングを可能にするフェデレーテッドラーニングを用いた医用画像解析の最近の発展を包括的に調査する。
- サーバーエンド、クライアントエンド、通信技術の3つの連携学習システムの重要な要素を基に、既存のフェデレーテッドラーニング方法を医用画像解析の特定の研究問題に応じて分類し、各手法の動機を提供するという点で独自性がある。

3. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは何か？
- 医用画像解析において、プライバシー保護と共同学習の問題に対処するためのフェデレーテッドラーニングが提案され、注目を集めている。
- 本研究は、この分野での研究の最新状況、課題、潜在的な研究機会をよりよく理解することを目的として、包括的な調査を行っている。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
- 医療画像解析におけるフェデレーテッドラーニング方法の最近の発展に包括的なレビューを行い、既存の手法を3つのカテゴリに分類した。
- 既存のベンチマーク医療画像データセットとソフトウェアプラットフォームをレビューし、典型的なフェデレーテッドラーニング手法を医用画像解析のために実証的に評価した。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
- 他の手法を実証的に評価した。本研究は、フェデレーテッドラーニングを用いた医療画像解析の最近の発展の包括的な調査を提供し、この有望な研究分野での研究の状況、課題、潜在的な研究の機会を把握するための助けとなっている。