Federated Learning for Medical Imaging
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science, 2025
- Brossura
- Nuovo

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Presents the specific challenges in developing and deploying FL to medical imagingExplains the tools for developing or using FLPresents the state-of-the-art algorithms in the field with open source software on GithubGives .
Codice articolo 1527979907
- Titolo
- Federated Learning for Medical Imaging
- Editore
- Elsevier Science
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0443236410
- ISBN 13
- 9780443236419
Federated Learning for Medical Imaging: Principles, Algorithms, and Applications gives a deep understanding of the technology of federated learning (FL), the architecture of a federated system, and the algorithms for FL. It shows how FL allows multiple medical institutes to collaboratively train and use a precise machine learning (ML) model without sharing private medical data via practical implantation guidance. The book includes real-world case studies and applications of FL, demonstrating how this technology can be used to solve complex problems in medical imaging. The book also provides an understanding of the challenges and limitations of FL for medical imaging, including issues related to data and device heterogeneity, privacy concerns, synchronization and communication, etc.
This book is a complete resource for computer scientists and engineers, as well as clinicians and medical care policy makers, wanting to learn about the application of federated learning to medical imaging.
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Informazioni sull’autore
Ziyue Xu, Senior Scientist, NVIDIA, Santa Clara, California, United States of America.
Huazhu Fu, Principal Scientist, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore.
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moluna
Greven, Germania
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