Privacy Aware and Privacy Preserving Distributed and Robust Machine Learning for Medical Applications

Informazioni relative al progetto

PAROMA-MED

ID dell’accordo di sovvenzione: 101070222

DOI

10.3030/101070222

Progetto chiuso

Data della firma CE 22 Giugno 2022

Data di avvio 1 Luglio 2022

Data di completamento 30 Giugno 2025

Finanziato da

• Civil Security for Society

Costo totale

€ 4 280 497,50

Contributo UE

€ 4 280 497,50

Coordinato da

EURESCOM-EUROPEAN INSTITUTE FOR RESEARCH AND STRATEGIC STUDIES IN TELECOMMUNICATIONS GMBH
Germany

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Conference proceedings (2)

Federated machine learning through edge ready architectures with privacy preservation as a service

Autori: Anastasius Gavras; Konstantinos Koutsopoulos; Stefan Covaci; Benjamin Ertl; Spyridon Tompros; Antoine Simon; Gouenou Coatrieux; Katarzyna Kapista
Pubblicato in: 2022 IEEE Future Networks World Forum (FNWF), 2023, ISBN 978-1-6654-6250-1
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/FNWF55208.2022.00067

Federated vs. centralized learning for medical images classification and segmentation

Autori: Irina Rakotoarisedy, Adam Fragkiadakis, Pascal Haigron, Antoine Simon
Pubblicato in: Medical Imaging 2025: Computer-Aided Diagnosis, 2025
Editore: SPIE
DOI: 10.1117/12.3043130

Book chapters (2)

Chapter 2: Architecture and design choices for federated learning in modern digital healthcare systems

Autori: Konstantinos A. Koutsopoulos, Christoph Thümmler, Angelica Avila Castillo, Alice Abend, Stefan Covaci, Benjamin Ertl, Giannis Ledakis, Stéphane Lorin, Vincent Thouvenot, Sahar Haddad, Gouenou Coatrieux, Reda Bellafqira, Alessandro Bassi
Pubblicato in: 2024, ISBN 9780443138966
Editore: Academic Press, Elsevier
DOI: 10.5281/ZENODO.12665692

Chapter 4: Recent Advances in federated learning for digital healthcare systems

Autori: Pooja Mohnani, Christoph Thümmler, Angelica Avila Castillo, Rasha Tolba, Alessandro Bassi, Antoine Simon, Anastasius Gavras, Orazio Toscano, Pascal Haigron
Pubblicato in: 2024, ISBN 9780443138966
Editore: Academia Press, Elsevier
DOI: 10.5281/ZENODO.12666190

Peer reviewed articles (1)

When Federated Learning Meets Watermarking: A Comprehensive Overview of Techniques for Intellectual Property Protection

Autori: Mohammed Lansari; Vincent Thouvenot; Katarzyna Kapusta; Gouenou Coatrieux; Reda Bellafqira; Olivier Bettan
Pubblicato in: Machine Learning & knowledge extraction, Numero 5/4, 2023, ISSN 2504-4990
Editore: MDPI
DOI: 10.3390/make5040070

Diritti di proprietà intellettuale

Patent (1)

PATH COMPUTATION IN A COMMUNICATION NETWORK

Numero candidatura/pubblicazione: 20 22050969
Data: 2022-10-24
Candidato/i: ERICSSON TELECOMUNICAZIONI SPA