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Rotterdam Study
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视网膜生物识别系统增强跨研究的患者身份验证
研究人员开发了一种新颖的视网膜生物识别系统，旨在提高纵向医疗记录中患者身份验证和检索的准确性。该系统采用带有ArcFace和三元组损失的ConvNeXtV2骨干网络，并在大量的视网膜图像数据集上进行了训练。该系统在识别身份不一致以及在多项大规模研究中执行验证和检索任务方面表现出高精度，能够应对年龄、成像设备和长期随访的差异。
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联邦深度学习提升心血管风险预测隐私性
研究人员开发了一种联邦深度学习方法，可在保护患者数据隐私的同时提高心血管疾病风险预测的准确性。该方法整合了Lifelines和Rotterdam Study两个不同的队列，实现了在不直接共享数据的情况下进行协作模型训练。与本地训练的模型相比，联邦模型展示了更强的预测性能，两个队列的C统计量均有显著提高。