CANAL：面向医学图像分割差分隐私特征蒸馏的通道感知噪声分配

CANAL 是一种面向医学图像分割的差分隐私特征蒸馏方法，通过每张图像仅释放一次、按任务梯度能量对通道做注水式噪声分配，并给出诚实计入隐私预算的拆分，在相同隐私预算下比均匀噪声保留更多任务相关信号。该方法针对此前流程中学生每次迭代重采样噪声导致隐私成本成倍复合、均匀噪声浪费通道重要性差异、以及裁剪阈值与重要性分数本身数据相关却明文释放这三个被忽视的问题。在皮肤镜、结肠镜和超声三个医学分割基准上验证了效果。