Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Federated vs Local vs Central Deep Learning of Tooth Segmentation on Panoramic Radiographs
2023·35 Zitationen·Journal of Dentistry
Volltext beim Verlag öffnen35
Zitationen
17
Autoren
2023
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
k-ANONYMITY: A MODEL FOR PROTECTING PRIVACY
2002 · 8.445 Zit.
Calibrating Noise to Sensitivity in Private Data Analysis
2006 · 6.954 Zit.
Deep Learning with Differential Privacy
2016 · 5.722 Zit.
Federated Machine Learning
2019 · 5.697 Zit.
Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized\n Data
2016 · 5.606 Zit.
Autoren
Institutionen
- CS Diagnostics(DE)
- Istanbul Technical University(TR)
- Charité - Universitätsmedizin Berlin(DE)
- Fraunhofer Institute for Telecommunications, Heinrich Hertz Institute(DE)
- Shahid Beheshti University of Medical Sciences(IR)
- King George's Medical University(IN)
- Hospital Central da Polícia Militar(BR)
- Micro Focus (United States)(US)
- Jeonbuk National University(KR)
- Austral University of Chile(CL)
- Riga Technical University(LV)
- Riga Stradiņš University(LV)
- Shahed University(IR)
- Tehran University of Medical Sciences(IR)
- University of Kyrenia(CY)
- Near East University(CY)
- Universidad de Murcia(ES)
- LMU Klinikum(DE)
- Ludwig-Maximilians-Universität München(DE)
- Academic Center for Dentistry Amsterdam(NL)
- Berlin Institute of Health at Charité - Universitätsmedizin Berlin(DE)
Themen
Privacy-Preserving Technologies in DataDental Radiography and ImagingArtificial Intelligence in Healthcare and Education