Jul, 2020
COVID-19 胸部 X 光图像的联邦学习实验
Experiments of Federated Learning for COVID-19 Chest X-ray Images
Boyi Liu, Bingjie Yan, Yize Zhou, Yifan Yang, Yixian Zhang
TL;DR在 COVID-19 识别方面，人工智能发挥着重要作用，特别是结合计算机视觉和深度学习技术可以帮助确定感染 COVID-19 的情况，然而，没有患者的特定医疗相关数据，深度学习方法在检测 COVID-19 时可能会缺乏足够的数据样本。因此，联邦学习是一种可以解决这个问题的方法，该论文提出了在 COVID-19 数据训练方面使用联邦学习的想法，并进行了实验验证其有效性。此外，作者还使用了四个流行模型（MobileNet，ResNet18，MoblieNet 和 COVID-Net）进行对比分析，结果表明联邦学习框架相较于未使用框架的模型能够更好地检测 COVID-19。