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【中文期刊】 陆承双 楼步青 等 《中国卫生事业管理》 2025年42卷1期 96-100页 PKU
【摘要】 目的:探讨在数字化转型期,如何应对中医药数据要素传承创新过程中面临的诸如数据有效利用、数据整合、数据安全与隐私保护等挑战.方法:研究联邦学习技术的潜力,通过其分布式合作机制,允许各参与方在保持数据本地存储的同时共享模型更新,以此来解决数据稀...
【中文期刊】 陈世宣 曾栋 等 《南方医科大学学报》 2024年44卷2期 333-343页 MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 提出一种基于联邦特征学习的多机型低剂量CT重建算法(FedCT),以提升深度学习模型对多CT机型的泛化能力并保护数据隐私.方法 FedCT框架在每个协作学习的客户端中设置了一个基于数据-解析模型耦合驱动的Radon反变换智能重建模型作...
【中文期刊】 章俊 《医学信息学杂志》 2024年45卷9期 91-95页 ISTICCA
【摘要】 目的/意义探究应用联邦学习开展临床研究,在保护患者隐私数据的同时开展大模型训练,推动医学研究发展.方法/过程介绍联邦学习技术框架,重点分析其在医学影像、疾病预测、个性化治疗和新药研发等领域应用的巨大潜力和可能遇到的问题.结果/结论 联邦学习...
【中文期刊】 段聪颖 陈思光 《生物信息学》 2024年22卷2期 101-108页 ISTIC
【摘要】 近年来,基于人工智能的皮肤病智能诊断已经成为智慧医疗领域的热门课题.然而由于单一机构的数据有限,局部训练的神经网络难以满足医疗诊断服务的性能需求,从分散机构中收集数据的集中式学习又存在隐私泄漏的风险.基于上述挑战,本文提出一种基于联邦深度学...
【中文期刊】 张新 谭学泽 等 《食品科学》 2024年45卷15期 1-12页
【摘要】 针对传统共享模式下食品全程全息风险信息敏感易泄露、中心化服务器和恶意节点的自利性与完全自治化易产生恶意行为、跨环节交互困难、单一目的导致的数据利用率低等问题,本研究提出一种基于区块链和联邦学习的食品全程全息风险信息可信共享模式.首先,在分析...
【中文期刊】 郝小可 甄时伟 等 《河北工业大学学报》 2024年53卷2期 54-63页
【摘要】 为了提高联邦学习(Federated Learning,FL)方法在多站点自闭症诊断中对数据异质性的关注和解决部分站点缺乏标注数据导致的局部阻塞问题,提出了联邦加权域自适应(Federated Weighted Domain Ad-apta...
【中文期刊】 黄楠 李冬冬 等 《计算机科学》 2024年51卷3期 271-279页
【摘要】 针对联邦增量场景中持续学习和数据安全的问题,构建了结合元学习的去中心化联邦增量学习框架.首先,为解决增量场景中持续学习带来的灾难性遗忘问题,提出了结合最近类均值样本回放的增量元学习方法NMR-cMAML,利用元训练对不同任务流的快速适应进行...
【中文期刊】 刘再毅 石镇维 《国际医学放射学杂志》 2023年46卷1期 1-4页 ISTIC
【摘要】 基于医学影像构建的人工智能(AI)系统已在疾病诊疗方面展现出了巨大的应用潜能.然而,距离临床应用仍面临着诸多挑战.就医学影像数据标准化、模型泛化性、生物学可解释性、医学数据孤岛与隐私保护等方面来探讨医学影像AI的进展与未来.在未来的工作中,...
【中文期刊】 秦盼盼 谢莉琴 等 《卫生软科学》 2023年37卷5期 73-78页 ISTIC
【摘要】 从健康医疗大数据采集、数据存储、数据分析、信息共享和业务协同、数据利用5个方面分析区域健康医疗大数据中心建设的需求.结合联邦学习的技术优势,提出基于联邦学习的区域健康医疗大数据中心建设模式,论述了该模式的建设路径、建设优势及其在突发公共卫生...
【中文期刊】 朱志文 齐国强 等 《医学信息学杂志》 2023年44卷3期 64-68页 ISTICCA
【摘要】 分析以咳嗽为第一主诉的儿童疾病背景及其医疗数据应用情况和发展困境,结合联邦学习技术提出多中心横向联邦学习的数据安全共享框架,介绍3类联邦学习基础概念,从框架实施目的、系统架构组成、应用流程以及系统优点等方面详细阐述模型框架及构建路径.
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