2 статей
Представлена новая гибридная модель Quantum-SpinalNet, сочетающая Swin ResUNet3+ для сегментации опухолей и квантовую нейронную сеть (DQNN) для классификации. Исследование показало высокую эффективность на наборах данных CBIS-DDSM и DDSM с точностью 93,8%, что делает метод перспективным для клинической диагностики.
Исследование сравнивает федеративное обучение с централизованным для классификации доброкачественных и злокачественных поражений в маммографии на двух гетерогенных датасетах (плёночные и цифровые снимки). Результаты показывают, что федеративное обучение работает надёжно в однородных условиях, но демонстрирует снижение производительности при сильном сдвиге доменов между плёночными и цифровыми изображениями.
