FedDermaSeg：面向皮肤镜图像分割的联邦学习方案

FedDermaSeg 用联邦学习实现隐私保护的皮肤病变分割，在 ISIC 2018 训练与验证集上模拟分布式环境训练，并在 ISIC 2018 测试集和 PH2 数据集上评估。结果显示其性能与集中式训练相当，且持续优于各本地训练模型，无需集中聚合医学图像即可协同分割。