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首页> International journal of computer assisted radiology and surgery> A robust sampling technique for realistic distribution simulation in federated learning.

A robust sampling technique for realistic distribution simulation in federated learning.

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第一作者： Robin,Hoepp
第一单位： Computed Tomography, Siemens Healthineers, Forchheim, Germany. robin.hoepp@fau.de.;Pattern Recognition Lab, FAU Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Germany. robin.hoepp@fau.de.
作者： Robin,Hoepp [1] ; Leonhard,Rist [2] ; Alexander,Katzmann [3] ; Raghavan,Ashok [4] ; Andreas,Wimmer [3] ; Michael,Sühling [3] ; Andreas,Maier [5]
作者单位： Computed Tomography, Siemens Healthineers, Forchheim, Germany. robin.hoepp@fau.de.;Pattern Recognition Lab, FAU Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Germany. robin.hoepp@fau.de. [1] Computed Tomography, Siemens Healthineers, Forchheim, Germany.;Pattern Recognition Lab, FAU Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Germany. [2] Computed Tomography, Siemens Healthineers, Forchheim, Germany. [3] Siemens Healthineers, Technology Excellence, Erlangen, Germany. [4] Pattern Recognition Lab, FAU Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Germany. [5]
关键词 Distribution shiftFederated learningSampling
医学主题词 人类(Humans);算法(Algorithms);身高(Body Height);体重(Body Weight);成像, 三维(Imaging, Three-Dimensional)
DOI 10.1007/s11548-025-03504-z
PMID 40892192
发布时间 2026-08-13
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International journal of computer assisted radiology and surgery

International journal of computer assisted radiology and surgery

2026年21卷3期

495-506页

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