文章目录
- FedU-Net：联邦学习赋能的多模态脑肿瘤分割框架——从隐私挑战到临床应用的完整实践路径
- 第一章：数据基石——从BraTS扫描到可训练管道的搭建
- 第二章：模型铸造——U-Net主干到联邦注入的渐进融合
- 第三章：验证与扩展——从热图到临床报告的落地桥接
- 尾声：你的FedU-Net之旅——从这里，开启更大可能
- 代码链接与详细流程
FedU-Net：联邦学习赋能的多模态脑肿瘤分割框架——从隐私挑战到临床应用的完整实践路径
第一章：数据基石——从BraTS扫描到可训练管道的搭建
任何框架的灵魂，都在数据上。图片中那些切片这么干净？全靠严谨的预处理。我们用BraTS 2021起步，它是金标准：500+匿名病例，四模态NIfTI文件+专家标注。别担心下载——去CBICA官网（cbica.upenn.edu），搜“BraTS 2021 training data”，几GB解压就好。结构简单：每个BraTS21_XXX文件夹下有t1.nii.gz等+seg.nii.gz（标签：0背景、1 NCR、2 ED、4 ET）。
环境先稳：Python 3.9+，PyTorch 2.0，NiBabel读文件，Albumentations增强。Colab一键：
!pip install torch torchvision nibabel albumentations scikit-learn flower opacus matplotlib加载样本，亲眼看看挑战：
