医学 AI

Trustworthy Privacy-Preserving Multimodal Federated Learning for Personalised Breast Cancer Prediction

用于个性化乳腺癌预测的可信隐私保护多模态联邦学习

Ruth Amey, Muhammad Arifur Rahman, Taha Osman, Nicholas Shopland, Andy Burton, Mufti Mahmud, David J. Brown

机构 * NTU（南洋理工大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：MRI(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 研究探讨联邦学习能否兼顾四个关键支柱，支持乳腺癌患者肿瘤进展预测模型开发。通过多模态数据评估联邦学习框架，与集中式模型比较性能，并研究相关策略，结果助于理解隐私保护多模态预测建模可行性及支持未来应用。

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COBRA2026: a large-scale multicenter pelvic cone-beam computed tomography projection dataset

COBRA2026：一个大规模多中心盆腔锥束计算机断层扫描投影数据集

Adrian Thummerer, Simon Rit, Florian Kamp, Matteo Maspero, Martjin P. W. Intven, Thomas G. Boné, Christopher Kurz, Guillaume Landry, Thomas Baudier, Mustafa Kadhim, Julius Arnold, Michael Rauter, Barbara Knäusl, Lukas Zimmermann

专题命中 医学数据与评测 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 COBRA2026数据集用于开发和评估放疗CBCT相关方法，含欧洲六个中心867名患者数据，经处理后分为训练、验证和测试集，支持多种研究，以特定许可发布并附代码，构成重建挑战基础。

Marine Engine Fault Dataset: Open-Access Data under Controlled Reference and Fault Scenario Conditions

船舶发动机故障数据集：在受控参考和故障场景条件下的开放获取数据

Ahmad BahooToroody, Oleksiy Bondarenko, Mohammad Mahdi Abaei, Niki Yoichi, Enrico Zio

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 该研究提出船舶发动机故障数据集，通过在实际船舶发动机平台结合受控故障实现、多负载运行和系统级测量获取数据，包括多传感器时间序列等，为海上机械相关研究提供记录良好的基准。

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