Apr, 2023

医疗元宇宙联合学习：概念，应用，挑战和未来发展的综述

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TL;DR本文介绍了联邦学习在元宇宙医疗保健领域中的应用，包括医疗诊断、患者监测、医学教育、传染病和药物发现等方面，强调了联邦学习在提升隐私性、可扩展性、互操作性、数据管理、安全性及低延迟医疗服务等方面的重要优点和挑战。
发现论文，激发创造
  • 智能医疗领域的联邦学习：一项调研

    本综述介绍 FL 在智能医疗中的应用，包括资源感知型 FL，安全和隐私意识型 FL，激励型 FL 和个性化 FL，重点关注 FL 在健康数据管理，远程健康监测，医学成像和 COVID-19 检测方面的新领域，分析了几个最近基于 FL 的智能医疗项目，并讨论了未来研究方向和挑战。

    Nov, 2021

  • 元宇宙中的联邦学习：综述

    本文介绍了基于联邦学习的元宇宙研究，探讨了数据隐私保护、计算效率、边缘计算和区块链等方面对元宇宙发展的重要性，并对联邦学习在元宇宙中的应用和前景进行了探讨。

    Mar, 2023

  • 医疗中的多模态联邦学习：一项综述

    多模态机器学习和联邦学习在医疗领域具有重要意义，并提出了多模态联邦学习在医疗领域的最新方法。此外，研究还揭示了领域中现有挑战的局限性，并提出了未来发展的方向，以满足医疗应用中尖端人工智能技术和患者数据隐私的迫切需求。

    Oct, 2023

  • 物联网联邦学习综述

    本研究是一项关于边缘设备上联合学习技术在物联网（IoT）应用中的综合调研，探索并分析 FL 在 IoT 数据共享、攻击检测、安全、智慧医疗，智能交通，无人机，智慧城市，智慧工业等应用领域中的潜力，并总结了可借鉴的经验教训和当前的挑战与未来研究方向。

    Apr, 2021

  • 联邦学习：最新进展与应用的前沿综述

    在机器学习系统中，通过联邦学习作为一个安全的分布式机器学习方法，有效提升隐私安全；它利用区块链技术将机器学习模型转移到边缘服务器，通过这种机制保证了集中式和分散式系统的高效处理和数据存储需求，强调可伸缩性、隐私考虑和成本有效的通信。本文对最近的联邦学习应用进行了分析和比较，以评估其效率、准确性和隐私保护。然而，鉴于联邦学习复杂且不断演化的特点，明确需要进一步研究来解决知识间的差距并有效应对该领域面临的挑战。在本文中，我们将最近的文献分为以下几个类别：隐私保护、资源分配、案例研究分析和应用，此外，在每个章节的末尾，我们还对参考文献中提出的开放领域和未来方向进行了总结，为研究人员提供了领域演进的深入视角。

    Oct, 2023

  • 医疗中的联邦学习：模型不端、安全挑战、应用及未来研究方向 -- 系统综述

    通过分析医疗保健领域中已经存在的研究文献，本研究系统评估了联邦学习在提供隐私保护的同时维护医疗数据分析的完整性和可用性方面的效力，同时探讨了实际应用及其影响，突出未来的研究方向，旨在完善联邦学习的实现、增强数据安全协议，并将联邦学习拓展到更广泛的医疗应用领域，为未来的研究人员和实践者提供帮助。

    May, 2024

  • 基于区块链的医疗元宇宙联邦学习：以用户为中心的激励机制与最佳数据新鲜度

    为了解决构建医疗元宇宙面临的关键挑战，本文设计了一个以用户为中心的隐私保护框架，基于去中心化的联邦学习用于医疗元宇宙。此框架通过跨链架构提供分布式、隐私保护和安全的数据训练，并利用信息时代和期望理论构建数据时效度量和激励机制，以提供更好的医疗元宇宙服务。

    Jul, 2023

  • 联邦学习与数字化健康的未来

    该论文考虑了隐私问题对医疗数据的影响，通过联邦学习提供了数字健康的潜在解决方案，并强调需要解决的挑战和问题。

    Mar, 2020

  • 智能移动健康系统的隐私保护边缘联邦学习

    我们提出一种在物联网基础设施上，针对资源受限的移动健康和可穿戴技术的隐私保护边缘联邦学习框架，并通过在 Amazon 的 AWS 云平台上使用可穿戴技术监测癫痫的发作检测应用的实施评估了我们提议的框架。

    May, 2024

  • 联邦学习：应用、挑战和未来方向

    本文提供了关于联邦学习的概述，并重点关注医疗保健领域。通过中央协调器服务器共享全局深度学习模型，解决了隐私保护需求并探讨了联邦学习遇到的挑战和未来发展方向，其中使用多方计算、同态加密、差分隐私和随机梯度下降等多种隐私方法。

    May, 2022