FedHarmony: unlearning scanner bias with distributed data
The ability to combine data across scanners and studies is vital for neuroimaging, to increase both statistical power and the representation of biological variability. However, combining datasets across sites leads to two challenges: first, an increase in undesirable non-biological variance due to s...
Հիմնական հեղինակներ: | Dinsdale, N, Jenkinson, M, Namburete, A |
---|---|
Ձևաչափ: | Conference item |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Springer
2022
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Unlearning scanner bias for MRI harmonisation
: Dinsdale, NK, և այլն
Հրապարակվել է: (2020) -
Unlearning scanner bias for MRI harmonisation in medical image segmentation
: Dinsdale, NK, և այլն
Հրապարակվել է: (2020) -
Deep learning-based unlearning of dataset bias for MRI harmonisation and confound removal.
: Dinsdale, NK, և այլն
Հրապարակվել է: (2020) -
Deep learning-based unlearning of dataset bias for MRI harmonisation and confound removal
: Nicola K. Dinsdale, և այլն
Հրապարակվել է: (2021-03-01) -
SFHarmony: source free domain adaptation for distributed neuroimaging analysis
: Dinsdale, NK, և այլն
Հրապարակվել է: (2024)