Avaliação Comparativa de Aprendizado Federado em Imagens de Múltiplos Órgãos
arXiv:2607.08219v1 Tipo de Anúncio: novo Resumo: Os requisitos de privacidade dos dados médicos e suas substanciais variações entre órgãos e modalidades dificultam a implementação clínica da IA médica. O aprendizado federado (FL) é uma abordagem viável para superar esses desafios. Devido ao contínuo surgimento de algoritmos de FL e à natureza altamente heterogênea dos dados médicos, avaliar objetivamente seu desempenho em ambientes clínicos do mundo real permanece difícil. Portanto, um abrangente fed...
arXiv cs.CV
·Junbin Mao, Xu Tian, Jianchun Zhu, Ludi Li, Jin Liu
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