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RESEARCH · CL_09773 · Apr 29 · 06:12

联邦学习框架利用合成数据解决医学影像不平衡问题

研究人员开发了 FedSSG，一个旨在改进医学图像分类的新联邦学习框架。该框架解决了数据隐私、不同成像设备属性以及代表罕见病的不平衡数据集等挑战。FedSSG 利用合成样本的生成和分布，以最小的计算成本提高模型在不同机构上的性能和泛化能力。