随着医学技术的发展,基于计算机视觉的医疗图像分割技术逐渐被应用于医学实践中.针对当前医疗图像分割算法在实际应用时性能不足、泛化能力弱的问题,将联邦学习与主动学习结合,既能够保证训练数据的隐私性,又能够主动挑选有利于训练的样本.实验结果表明,所提出的主动联邦方法,在医疗图像分割任务上达到了较高的准确率,为该技术在医疗实践中的进一步发展做出了贡献.
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