Privacy-Preserving Machine Learning (PPML) Inference for Clinically Actionable Models

Balaban, Baris; Magara, Seyma Selcan; Yilgor, Caglar; Yucekul, Altug; Obeid, Ibrahim; Pizones, Javier; Kleinstueck, Frank; Perez-Grueso, Francisco Javier Sanchez; Pellise, Ferran; Alanay, Ahmet; Savas, Erkay; Bagci, Cetin; Sezerman, Osman Ugur; European Spine Study Group

Publikationsdienste
→
Universitätsbibliographie
→
7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
→
Dokumentanzeige

« zurück

Privacy-Preserving Machine Learning (PPML) Inference for Clinically Actionable Models

Autor(en):

Balaban, Baris; Magara, Seyma Selcan; Yilgor, Caglar; Yucekul, Altug; Obeid, Ibrahim; Pizones, Javier; Kleinstueck, Frank; Perez-Grueso, Francisco Javier Sanchez; Pellise, Ferran; Alanay, Ahmet; Savas, Erkay; Bagci, Cetin; Sezerman, Osman Ugur; European Spine Study Group

Tübinger Autor(en):

Magara, Seyma Selcan

Erschienen in:

IEEE Access (2025), Bd. 13, S. 37431-37456

Verlagsangabe:

Piscataway : IEEE - Inst Electrical Electronics Engineers Inc

Sprache:

Englisch

Referenz zum Volltext:

http://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3540261

ISSN:

2169-3536