Zobrazeno 1 - 10
of 63
pro vyhledávání: '"Passerat-Palmbach J"'
Federated Learning harnesses data from multiple sources to build a single model. While the initial model might belong solely to the actor bringing it to the network for training, determining the ownership of the trained model resulting from Federated
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1032::50061102ef80485c2e92820f0433dbc2
http://hdl.handle.net/10044/1/84775
http://hdl.handle.net/10044/1/84775
Federated learning (FL) has enabled training models collaboratively from multiple data owning parties without sharing their data. Given the privacy regulations of patient's healthcare data, learning-based systems in healthcare can greatly benefit fro
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1032::f44700816b0f9a7f971ce3d3f0bd6563
http://hdl.handle.net/10044/1/82986
http://hdl.handle.net/10044/1/82986
Autor:
Rajchl, M., Lee, M., Schrans, F., Davidson, A., Passerat-Palmbach, J., Tarroni, G., Alansary, A., Oktay, O., Kainz, B., Rueckert, D.
The availability of training data for supervision is a frequently encountered bottleneck of medical image analysis methods. While typically established by a clinical expert rater, the increase in acquired imaging data renders traditional pixel-wise s
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=core_ac_uk__::d0a0fadac102343cc99677e8df95bd8b
https://openaccess.city.ac.uk/id/eprint/23502/1/1606.01100v1.pdf
https://openaccess.city.ac.uk/id/eprint/23502/1/1606.01100v1.pdf
We propose a novel architecture for federated learning within healthcare consortia. At the heart of the solution is a unique integration of privacy preserving technologies, built upon native enterprise blockchain components available in the Ethereum
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1032::b380701206f5f78a74c52fb229119e75
http://hdl.handle.net/10044/1/75927
http://hdl.handle.net/10044/1/75927
Autor:
Passerat-Palmbach, J, Reuillon, RR, Leclaire, ML, Makropoulos, AM, Robinson, ER, Parisot, SP, Rueckert, DR
OpenMOLE is a scientific workflow engine with a strong emphasis on workload distribution. Workflows are designed using a high level Domain Specific Language (DSL) built on top of Scala. It exposes natural parallelism constructs to easily delegate the
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1032::09733103802d8f84d557d77135e0768a
http://hdl.handle.net/10044/1/45653
http://hdl.handle.net/10044/1/45653
Autor:
Rajchl, M, Lee, M, Oktay, O, Kamnitsas, K, Passerat-Palmbach, J, Bai, W, Kainz, B, Rueckert, D
In this paper, we propose DeepCut, a method to obtain pixelwise object segmentations given an image dataset labelled with bounding box annotations. It extends the approach of the well-known GrabCut method to include machine learning by training a neu
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1032::8627e8699916d217b8f7a9f321bbe24e
http://hdl.handle.net/10044/1/77211
http://hdl.handle.net/10044/1/77211
Publikováno v:
16ème JSED SPI
16ème JSED SPI, 2012, Clermont-Ferrand, France. pp.33-42
16ème JSED SPI, 2012, Clermont-Ferrand, France. pp.33-42
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::5eb0802848cc15ca3fc3b85ac4bcb566
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02077223
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02077223
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.