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NIH Open-I

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  1. TOOL · CL_133510 ·

    新的ProMoE-FL框架解决了多模态联邦学习中缺失数据的问题

    研究人员开发了ProMoE-FL,一个用于多模态联邦学习的新框架,该框架解决了缺失数据模态的挑战。该方法利用客户端感知的原型库来捕获不同机构的模态先验知识,通过混合专家模型动态合成缺失的特征。ProMoE-FL在四个公开的胸部X光数据集上展示了优于现有方法的性能,在同质和异质设置下均表现良好。