Apprentissage Fédéré Semi-Supervisé Model-Hétérogène pour la Segmentation d'Images Médicales

Apprentissage Fédéré Semi-Supervisé Model-Hétérogène pour la Segmentation d'Images Médicales

Modèle Hétérogène de Fédération Apprentissage Semi-Supervisé pour la Segmentation d’Images Médicales Introduction La segmentation des images médicales joue un rôle crucial dans le diagnostic clinique en aidant les médecins à identifier et analyser les pathologies. Cependant, cette tâche est souvent confrontée à des défis tels que les données sensib...