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Markus Ralf Bujotzek
Markus Ralf Bujotzek
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新的基准套件解决了联邦医学图像中的标签噪声问题
研究人员推出了一套新的基准套件，旨在改进用于医学图像分割的联邦学习，特别是解决了现实世界标签噪声带来的挑战。该套件结合了多样化的带噪声医学数据集和全面的联邦分割框架，提供了真实场景和针对噪声的评估。其目标是促进医学影像领域联邦带噪声标签学习的系统评估和方法选择。
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开源框架增强多中心放射学研究监控
研究人员开发了一个开源监控框架，旨在改进多中心放射学研究中的数据探索和进展跟踪。该框架基于Grafana和Prometheus构建，采用轻量级架构，聚合来自不同研究站点的数据指标，并通过可配置的仪表板进行展示。该框架已集成到Kaapana医学影像平台，并成功部署于德国范围内的RACOON联盟，涉及38家大学附属医院。该框架旨在促进大规模、分布式研究工作的透明协调和高效管理，同时保护隐私。