Sep, 2024
利用预训练模型提升肾结石类型识别的稳健联邦学习
Leveraging Pre-trained Models for Robust Federated Learning for Kidney
Stone Type Recognition
Ivan Reyes-Amezcua, Michael Rojas-Ruiz, Gilberto Ochoa-Ruiz, Andres Mendez-Vazquez, Christian Daul
TL;DR本研究解决了联邦学习中数据腐败导致的性能下降问题，为肾结石诊断提供了一个强大的框架。通过结合预训练模型，采用两阶段的方法（学习参数优化和联邦稳健性验证），实现了高达84.1%的诊断准确率，提升了医疗隐私保护下的诊断性能，从而提高了患者护理质量和对基于联邦学习的医疗系统的信任度。