医学图像分割联邦学习

医学图像分割联邦学习是指在联邦学习框架下，针对医学图像分割任务进行的一种特殊方法。其中，联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许在不共享数据的情况下，多个参与方共同训练一个模型。而医学图像分割则是指将医学图像中的不同组织或结构分割出来，以便进行进一步的分析和诊断。

在医学图像分割联邦学习中，参与方可以是不同的医疗机构或个人，它们各自拥有自己的数据集。通过联邦学习，这些参与方可以共同训练一个模型，从而实现更好的医学图像分割效果。其中，FedDG是一种针对医学图像分割联邦学习的方法，它利用连续频率空间中的情节学习来实现域泛化。