Antti Airola

Does Differentially Private Synthetic Data Lead to Synthetic Discoveries? (2024)

Methods of Information in Medicine

Montoya Perez, Ileana; Movahedi, Parisa; Nieminen, Valtteri; Airola, Antti; Pahikkala, Tapio

(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä )

Predicting pairwise interaction affinities with ℓ0-penalized least squares-a nonsmooth bi-objective optimization based approach∗ (2024)

Optimization Methods and Software

Paasivirta Pauliina, Numminen Riikka, Airola Antti, Karmitsa Napsu, Pahikkala Tapio

(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))

Empirical investigation of multi-source cross-validation in clinical ECG classification (2024)

Computers in Biology and Medicine

Leinonen, Tuija; Wong, David; Vasankari, Antti; Wahab, Ali; Nadarajah, Ramesh; Kaisti, Matti; Airola, Antti

(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä )

Benchmarking Evaluation Protocols for Classifiers Trained on Differentially Private Synthetic Data (2024)

IEEE Access

Movahedi, Parisa; Nieminen, Valtteri; Perez, Ileana Montoya; Daafane, Hiba; Sukhwal, Dishant; Pahikkala, Tapio; Airola, Antti

(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä )

Finnish perspective on using synthetic health data to protect privacy: the PRIVASA project (2024)

Applied Computing and Intelligence

Pitkämäki, Tinja; Pahikkala, Tapio; Montoya Perez, Ileana; Movahedi, Parisa; Nieminen, Valtteri; Southerington, Tom; Vaiste, Juho; Jafaritadi, Mojtaba; Khan, Muhammad Irfan; Kontio, Elina; Ranttila, Pertti; Pajula, Juha; Pölönen, Harri; Degerli, Aysen; Plomp, Johan; Airola, Antti

(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä )

Accelerating Image Processing Using Reduced Precision Calculation Convolution Engines (2023)

Journal of Signal Processing Systems

Pokhrel Narayan, Snäll Sakari, Heimo Olli I, Sarwar Uruj, Airola Antti, Säntti Tero

(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))

Empirical evaluation of amplifying privacy by subsampling for GANs to create differentially private synthetic tabular data (2023)

Annual Symposium for Computer Science, CEUR Workshop Proceedings

Nieminen Valtteri A., Pahikkala Tapio, Airola Antti

(Vertaisarvioitu artikkeli konferenssijulkaisussa (A4))

Evaluating Classifiers Trained on Differentially Private Synthetic Health Data (2023)

International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), Proceedings (IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems)

Movahedi Parisa, Nieminen Valtteri, Montoya Perez Ileana, Pahikkala Tapio, Airola Antti

(Vertaisarvioitu artikkeli konferenssijulkaisussa (A4))

Budget-based classification of Parkinson's disease from resting state EEG (2023)

IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics

Suuronen Ilkka, Airola Antti, Pahikkala Tapsa, Murtojärvi Mika, Kaasinen Valtteri, Railo Henry

(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))

Enhancing the Reliability of Wearable Cardiac Monitoring using Accelerometer Activity Data (2023)

International Conference on Body Sensor Networks (BSN), Body Sensor Networks Conference

Karhinoja Katri, Panula Tuukka, Leinonen Tuija, Airola Antti, Stenholm Sari, Kaisti Matti

(Vertaisarvioitu artikkeli konferenssijulkaisussa (A4))

Ota yhteyttä

Linkit

Asiantuntijuusalueet

Julkaisut

Järjestä:

Does Differentially Private Synthetic Data Lead to Synthetic Discoveries? (2024)

Predicting pairwise interaction affinities with ℓ0-penalized least squares-a nonsmooth bi-objective optimization based approach∗ (2024)

Empirical investigation of multi-source cross-validation in clinical ECG classification (2024)

Benchmarking Evaluation Protocols for Classifiers Trained on Differentially Private Synthetic Data (2024)

Finnish perspective on using synthetic health data to protect privacy: the PRIVASA project (2024)

Accelerating Image Processing Using Reduced Precision Calculation Convolution Engines (2023)

Empirical evaluation of amplifying privacy by subsampling for GANs to create differentially private synthetic tabular data (2023)

Evaluating Classifiers Trained on Differentially Private Synthetic Health Data (2023)

Budget-based classification of Parkinson's disease from resting state EEG (2023)

Enhancing the Reliability of Wearable Cardiac Monitoring using Accelerometer Activity Data (2023)