Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Federated deep learning for detecting COVID-19 lung abnormalities in CT: a privacy-preserving multinational validation study

Szczegóły

Tytuł:: Federated deep learning for detecting COVID-19 lung abnormalities in CT: a privacy-preserving multinational validation study
Autorzy:: Dou, QiAff1, IDs41746021004316_cor1
So, Tiffany Y.
Jiang, Meirui
Liu, Quande
Vardhanabhuti, Varut
Kaissis, GeorgiosAff4, Aff5, Aff6
Li, Zeju
Si, Weixin
Lee, Heather H. C.
Yu, Kevin
Feng, Zuxin
Dong, Li
Burian, Egon
Jungmann, Friederike
Braren, RickmerAff5, Aff12
Makowski, Marcus
Kainz, Bernhard
Rueckert, DanielAff4, Aff13
Glocker, BenAff4, IDs41746021004316_cor19
Yu, Simon C. H.Aff2, IDs41746021004316_cor20
Heng, Pheng AnnAff1, IDs41746021004316_cor21
Źródło:: npj Digital Medicine. 4(1)
: Czasopismo naukowe

Full Text Finder

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies

Informacja

Federated deep learning for detecting COVID-19 lung abnormalities in CT: a privacy-preserving multinational validation study