本文介绍了多种联邦学习方法，如ProxyFL、IOP-FL和FedDISC，强调它们在隐私保护、通信效率和模型个性化方面的优势。这些方法在医学图像处理和数据异构性问题上表现出色，具有广泛的临床应用潜力。