corpus-callosum-localization

FedCC 提出了一种联邦学习框架，结合冻结的 DINOv2 骨干网络、轻量级 YOLO 检测头和 LoRA 模块，用于胎儿超声图像中稳健的胼胝体定位，在多中心设置下以大幅降低的通信成本实现了强劲性能。