Domain-incremental white blood cell classification with privacy-aware continual learning

URN zum Zitieren dieses Dokuments:: urn:nbn:de:bvb:355-epub-771582
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:: 10.5283/epub.77158

Kumari, Pratibha ; Bozorgpour, Afshin ; Reisenbüchler, Daniel ; Jost, Edgar ; Crysandt, Martina ; Matek, Christian ; Merhof, Dorit

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Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 16 Jul 2025 06:27

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White blood cell (WBC) classification plays a vital role in hematology for diagnosing various medical conditions. However, it faces significant challenges due to domain shifts caused by variations in sample sources (e.g., blood or bone marrow) and differing imaging conditions across hospitals. Traditional deep learning models often suffer from catastrophic forgetting in such dynamic environments, ...

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