FedACT:在有限的去中心化CT图像上进行联合无神论学习,并与知识传递过程进行知识传递

概括

联邦无神论学习 (FAL) 通过引入FedACT来解决各种临床诊断任务. 这种方法使用对比式学习来共享特征和个性化分支来准确分类和细分,提高通用性.