Apprentissage fédéré utilisant la projection de modèle pour le diagnostic de maladies multicentriques avec des données non-IID

Apprentissage fédéré utilisant la projection de modèle pour le diagnostic de maladies multicentriques avec des données non-IID

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Santé environnementale et publique,
Apprentissage fédéré   Projection de modèle   Diagnostic multicentrique   Données non-IID   Oubli catastrophique   Agrégation invalide  

Diagnostic multi-centré des maladies via l’apprentissage fédéré avec projection de modèle Introduction Avec le développement rapide de la technologie d’imagerie médicale, les recherches basées sur les méthodes de diagnostic automatisé ont montré de bonnes performances sur des ensembles de données monocentriques. Cependant, ces méthodes ont souvent ...

Détection d'anomalies des sons cardiaques grâce à une collaboration multi-institutionnelle: Introduction d'un cadre d'apprentissage fédéré

Détection d'anomalies des sons cardiaques grâce à une collaboration multi-institutionnelle: Introduction d'un cadre d'apprentissage fédéré

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Système cardiovasculaire,
Anomalie des sons cardiaques   Collaboration multi-institutionnelle   Apprentissage fédéré   Protection de la vie privée   Apprentissage profond  

Une étude de collaboration inter-agences sur la détection des anomalies des bruits cardiaques en utilisant l’apprentissage fédéré Contexte académique Les maladies cardiovasculaires (CVDs) sont devenues l’une des principales causes de mortalité, notamment chez les personnes âgées. Les problèmes de santé cardiovasculaire requièrent une attention part...