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实体 Puja Saha

Puja Saha

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  1. RESEARCH · CL_15813 ·

    新框架提升联邦医学图像分割的隐私性和准确性

    研究人员开发了用于医学图像分割联邦学习的新框架，解决了隐私和任务多样性方面的挑战。一种名为MuCALD-SplitFed的方法整合了因果表示学习和潜在扩散模型，以提高分割准确性并减少多任务场景下的信息泄露。另一种方法ADP-FL自适应地调整隐私机制，以平衡效用和隐私，在各种成像模态和分割任务中均表现出性能提升。