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QFedPolyp、ポリープセグメンテーション向け連合学習フレームワークを提案

マダン・バドゥワル (Madan Baduwal) 氏とプリヤンカ・ポウデル (Priyanka Paudel) 氏らは7月22日(現地時間)、ポリープセグメンテーションのための通信・推論効率の高い連合学習フレームワーク「QFedPolyp (キュフェドポリープ)」を提案した。このフレームワークは、機密性の高い医療データのプライバシーを保護しつつ、通信オーバーヘッドの削減と推論速度の向上を実現する。