换一批摘要联邦学习是沟通医学数据和机器学习的桥梁,能以保护隐私的方式对数据进行训练.个性化联邦学习在其结构基础上有着更加优秀的性能,尤其是在不同的用户之间数据分布差异巨大的时候.个性化联邦学习既实现了训练时数据隐私保护,又取得了更加优越的性能,在多中心场景智能诊断和辅助决策等任务中具有广阔的前景.本文就个性化联邦学习在医学领域的发展进行深入讨论.
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关键词
医学数据个性化联邦学习机器学习多中心数据隐私保护medical datapersonalized federated learningmachine learningmulti-central dataprivacy protection
栏目名称
DOI
10.12435/j.issn.2095-5227.24070103
发布时间
2025-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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