Federated mit GAF: Genauigkeit bei privatsphärischer ECG‑Klassifikation auf IoT
In einer wegweisenden Studie wurde ein Federated‑Learning‑Framework entwickelt, das die Klassifikation von Elektrokardiogrammen (ECG) in IoT‑Gesundheitsumgebungen ermöglicht, ohne dass sensible Patientendaten das Gerät verlassen. Durch die Umwandlung der eindimensionalen ECG‑Signale in zweidimensionale Gramian Angular Field (GAF)-Bilder kann ein Convolutional Neural Network (CNN) effiziente Merkmale extrahieren, während die Daten lokal bleiben.
