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跨临床站点改进多发性硬化症病变分割：一种具有抗噪训练的联邦学习方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的联邦学习方法，通过引入局部统计批量规范化（BN）层，使得深度学习架构能够进行协作训练，并具有鲁棒性和降低信息泄漏风险的能力。该方法在肿瘤组织学图像块分类中表现出较好的传输学习效果，相对于之前的技术有很大的优势。
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关键要点
- 引入局部统计批量规范化（BN）层，提出新的联邦学习方法。
- 该方法使深度学习架构能够进行协作训练。
- 具有针对多中心数据异质性的鲁棒性。
- 不共享中心特定层激活统计信息，以降低信息泄漏风险。
- 在Camelyon16和Camelyon17数据集的肿瘤组织学图像块分类中表现出较好的传输学习效果。
- 相对于之前的技术，该方法具有很大的优势。
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