FairMed-FL: federated learning for fair and unbiased deep learning in medical imaging (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: TRAINA JUNIOR, CAETANO - ICMC ; TRAINA, AGMA JUCI MACHADO - ICMC ; CARMO, ÊRICA PETERS DO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/CBMS65348.2025.00158
- Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; RECONHECIMENTO DE IMAGEM; DIAGNÓSTICO POR IMAGEM
- Keywords: medical imaging; deep learning; group fairness; federated learning
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Sustainable Development Goals (GDS):
03. Good health and well-being
10. Reduced inequalities
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2025
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2372-9198
- Conference titles: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
CARMO, Êrica Peters do e TRAINA JUNIOR, Caetano e TRAINA, Agma Juci Machado. FairMed-FL: federated learning for fair and unbiased deep learning in medical imaging. 2025, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00158. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Carmo, Ê. P. do, Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2025). FairMed-FL: federated learning for fair and unbiased deep learning in medical imaging. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS65348.2025.00158 -
NLM
Carmo ÊP do, Traina Junior C, Traina AJM. FairMed-FL: federated learning for fair and unbiased deep learning in medical imaging [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00158 -
Vancouver
Carmo ÊP do, Traina Junior C, Traina AJM. FairMed-FL: federated learning for fair and unbiased deep learning in medical imaging [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00158 - Justiça em modelos de apoio a processos de tomada de decisão com uso de aprendizado federado
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Informações sobre o DOI: 10.1109/CBMS65348.2025.00158 (Fonte: oaDOI API)
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