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Enhancing domain generalization in the AI-based analysis of chest radiographs with federated learning
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In
Scientific reports 13, Seiten/Artikel-Nr.:22576
2023
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2024-01043
DOI: 10.1038/s41598-023-49956-8
URL: http://publications.rwth-aachen.de/record/977985/files/977985.pdf
Einrichtungen
- Lehr- und Forschungsgebiet Interventionelle Radiologie (951320 ; 951310)
- Klinik und Lehrstuhl für Diagnostische und Interventionelle Radiologie (936210)
Projekte
- OA - Open Access Publikation mit Unterstützung der Universitätsbibliothek der RWTH Aachen University (X021000-OA) (X021000-OA)
- BMBF 01KX2021 - Nationales Forschungsnetzwerk der Universitätsmedizin zu Covid-19 (BMBF-01KX2021) (BMBF-01KX2021)
- BMBF 031L0312A - CompLS - Runde 5 - Verbundprojekt: TRANSFORM LIVER - Weiterentwicklung von Vision Transformern zur Entdeckung von Biomarkern bei Lebererkrankungen - Teilprojekt A (031L0312A) (031L0312A)
- ODELIA - Open Consortium for Decentralized Medical Artificial Intelligence (101057091) (101057091)
- BMBF 01KD2215B - Verbund SWAG - SchWArmlernen und Generative Modelle zur Synthese und Nutzbarmachung hochqualitativer Daten in der Krebsmedizin - Standort Universitätsklinikum Aachen (01KD2215B) (01KD2215B)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 600
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85179925344
WOS Core Collection: WOS:001132995200024
PubMed: pmid:38114729
Interne Identnummern
RWTH-2024-01043
Datensatz-ID: 977985
Beteiligte Länder
Germany
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